Nginx SSL -Zertifikat -Aktualisierung Debian Tutorial

Shutil.rmtree () ist eine Funktion in Python, die den gesamten Verzeichnisbaum rekursiv löscht. Es kann bestimmte Ordner und alle Inhalte löschen. 1. Basisnutzung: Verwenden Sie Shutil.rmtree (Pfad), um das Verzeichnis zu löschen, und Sie müssen FilenotFoundError, Erlaubnissekror und andere Ausnahmen verarbeiten. 2. Praktische Anwendung: Sie können Ordner, die Unterverzeichnisse und Dateien enthalten, in einem Klick löschen, z. B. temporäre Daten oder zwischengespeicherte Verzeichnisse. 3. ANMERKUNGEN: Der Löschvorgang wird nicht wiederhergestellt; FilenotFoundError wird geworfen, wenn der Weg nicht existiert. Es kann aufgrund von Berechtigungen oder Einstellungen fehlschlagen. 4. Optionale Parameter: Fehler können von ignore_errors = true ignoriert werden

Installieren Sie den entsprechenden Datenbanktreiber; 2. verwenden Sie Connect (), um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 3. Erstellen Sie ein Cursorobjekt; V. 5. Verwenden Sie Fetchall () usw., um Ergebnisse zu erhalten. 6. Commit () ist nach der Änderung erforderlich; 7. Schließlich schließen Sie die Verbindung oder verwenden Sie einen Kontextmanager, um sie automatisch zu behandeln. Der vollständige Prozess stellt sicher, dass die SQL -Operationen sicher und effizient sind.

Um eine virtuelle Python -Umgebung zu erstellen, können Sie das Venv -Modul verwenden. Die Schritte sind: 1. Geben Sie das Projektverzeichnis ein, um die Python-Mvenvenv-Umgebung auszuführen, um die Umgebung zu schaffen. 2. verwenden Sie SourceEnv/bin/aktivieren Sie in Mac/Linux und Env \ Skripts \ aktivieren in Windows; 3.. Verwenden Sie das Pipinstall -Installationspaket, Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Abhängigkeiten zu exportieren. V. Virtuelle Umgebungen können Projektabhängigkeiten isolieren, um Konflikte zu verhindern, insbesondere für die Entwicklung von Mehrfachprojekten, und Redakteure wie Pycharm oder VSCODE sind es ebenfalls

Verwenden Sie Boto3, um Dateien auf S3 hochzuladen, um Boto3 zuerst zu installieren und AWS -Anmeldeinformationen zu konfigurieren. 2. Erstellen Sie einen Client über boto3.client ('s3') und rufen Sie die Methode upload_file () auf, um lokale Dateien hochzuladen. 3.. Sie können S3_Key als Zielpfad angeben und den lokalen Dateinamen verwenden, wenn er nicht angegeben ist. V. 5. ACL, ContentType, StorageClass und Metadaten können durch den Parameter exteralArgs eingestellt werden. 6. Für Speicherdaten können Sie Bytesio verwenden, um Wörter zu erstellen

Verwenden Sie Multiprocessing.queue, um Daten zwischen mehreren Prozessen zu übergeben, die für Szenarien mehrerer Hersteller und Verbraucher geeignet sind. 2. Verwenden Sie Multiprocessing.Pipe, um eine bidirektionale Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen zwei Prozessen zu erreichen, jedoch nur für Zweipunktverbindungen; 3. Verwenden Sie Wert und Array, um einfache Datentypen im gemeinsamen Speicher zu speichern, und müssen mit Sperre verwendet werden, um Wettbewerbsbedingungen zu vermeiden. 4. Verwenden Sie den Manager, um komplexe Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher auszutauschen, die hoch flexibel sind, aber eine geringe Leistung haben und für Szenarien mit komplexen gemeinsamen Zuständen geeignet sind. Geeignete Methoden sollten basierend auf Datengröße, Leistungsanforderungen und Komplexität ausgewählt werden. Warteschlange und Manager eignen sich am besten für Anfänger.

Pythonlistscani Implementierungsaufnahme append () penouspop () popopoperations.1.UseAppend () zwei -glückselige StotetopeThestack.2.USEP OP () TOREMOVEANDRETURTHETOPHETOP -Element, EnsuringToCheCifthestackisnotemptoavoidEx -Regerror.

WAPHREFERENCESEXISTTOALALEFERCECTOBICTOUTPREENTINGHEIRGARBAGECOLLEKTION, ASFAHREDAVOIDMEMOREAKSANDCIRCULARREFERENCEN.1. UseWeakkeyDictionorWeakValedictionaryForCacheOrmapingStoletUnusedObjectsBecollected.2. Useweakreferences-Ansinchild-to

Verwenden Sie die PythonSchedule -Bibliothek, um Timing -Aufgaben einfach zu implementieren. Installieren Sie die Bibliothek zunächst über PipinstallSchedule und importieren Sie dann die Zeitplan- und Zeitmodule, definieren Sie die Funktionen, die regelmäßig ausgeführt werden müssen, und verwenden Sie dann den Zeitplan. Jede (), um das Zeitintervall festzulegen und die Aufgabenfunktion zu binden. Rufen Sie schließlich den Zeitplan an.run_pending () und die Zeit. Wenn Sie beispielsweise alle 10 Sekunden eine Aufgabe ausführen, können Sie sie als Zeitplan schreiben. Jeder (10) .Seconds.do (Job), der die Zeitplanung durch Minuten, Stunden, Tage, Wochen usw. unterstützt, und Sie können auch bestimmte Aufgaben angeben.