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subprocess模块 它是可以远程操作主机，模拟shell命令 'dir'是windows上查看任务的命令 import subprocess obj = subprocess.Popen('dir', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) #Popen是模拟cmd命令,'dir'是windows上查看任务的命令，shell=True是指可以用shell命令了， 输出和错误，放到管道（PIPE）里 # print(obj.stdout.read().decode('gbk')) #打印输出的内容 # print(obj.stderr.read().decode('gbk')) #打印错误的内容 res = obj.stdout.read() + obj.stderr.read() #错误和输入放到一起给变量res print(res.decode('gbk')) #打印res 在linux里可以创建python脚本，写入 import subprocess obj = subprocess.Popen('ls;lsblk', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) #Popen是模拟cmd命令,'dir

在python3中 input：用户输入任何值，都存成字符串类型 #在python2中 input：用户输入什么类型，就存成什么类型 raw_input：等于python3的input 代码注释分单行和多行注释， 单行注释用 # ，多行注释可以用三对双引号 """ """ 代码注释的原则： 1. 不用全部加注释，只需要在自己觉得重要或不好理解的部分加注释即可 #2. 注释可以用中文或英文，但不要用拼音 九 基本数据类型 什么是数据？为何要有多种类型的数据？ 数据即变量的值，如age=18，18则是我们保存的数据。 变量的是用来反映/保持状态以及状态变化的，毫无疑问针对不同的状态就应该用不同类型的数据去标识 int整型 定义：age=10 #age=int(10) 用于标识：年龄，等级，身份证号，qq号，个数 float浮点型 定义：salary=3.1 #salary=float(3.1) 用于标识：工资，身高，体重， 字符串 在python中，加了引号的字符就是字符串类型，python并没有字符类型。 定义：name='egon' #name=str('egon') 用于标识：描述性的内容，如姓名，性别，国籍，种族 那单引号、双引号、多引号有什么区别呢？ 让我大声告诉你，单双引号木有任何区别，只有下面这种情况 你需要考虑单双的配合 数字可以进行加减乘除等运算，字符串呢

3 月，跳不动了？>>> spring framework具有很高的扩展性，我们可以通过这些接口对spring做灵活的扩展。 1. Aware接口 Spring中提供了各种Aware接口，方便从上下文中获取当前的运行环境，比较常见的几个子接口有： ApplicationContextAware、BeanClassLoaderAware、BeanFactoryAware、BeanNameAware、EnvironmentAware、ImportAware、MessageSourceAware、ServletConfigAware、ServletContextAware等等。 例如：要想通过应用上下文获取bean对象，可以通过如下方式。 @Component public class ApplicationContextAssistor implements ApplicationContextAware { private ApplicationContext applicationContext; @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException { this.applicationContext =

1 、操作mysql import pymysql # 1、连上数据库 账号、密码 ip 端口号 数据库 #2、建立游标 #3、执行sql #4 、获取结果 # 5、关闭游标 #6、连接关闭 coon = pymysql.connect( host='数据库ip',user='jxz',passwd='123456', port=3306,db='jxz',charset='utf8' #port必须写int类型， #charset这里必须写utf8 ) cur = coon.cursor() #建立游标 # cur.execute('select * from stu;')#执行sql语句 # cur.execute('insert into stu (id,name,sex) VALUE (1,"蓝波湾","男");') username = 'nhy' pwd='123456' sql = 'select * from nhy where name="%s" and pwd = "%s "'%(username,pwd) cur.execute(sql) # select * from nhy where username="nhy" and pwd="xxxx"; # delete update insert # coon.commit() #必须得coomit

redis是一个非关系型数据库。 数据库包括非关系型数据库和关系型数据库。 1、关系型数据库：mysql/oracle/sql server/db2/sqlite 数据是存在磁盘上的 2、非关系型数据库： mongodb/redis 没有表结构，没有sql语句，没什么字段。速度比关系型数据库快，redis数据是存在内存上的,redis本身性能非常，每秒支持30万次读写。缺点是没有办法持久化（重启redis可以备份数据到磁盘里面，启动的时候再次读取磁盘的数据到内存，这种方法可以实现持久化） 以下是python操作redis的一些基本方法 import redis r=redis.Redis(host='xx.xx.xx.xx',password='HK139bc&*',db=1,port=6379) #默认端口号如果不修改就是6379，db指定用哪个数据库 #增删改查，这些操作都是针对string类型的 r.set('niuh','帅') #数据库里面新增一个值,修改也是set r.set('niuh','niuniuniu') #修改niuh的value为niuniuniu r.delete('niuhany') #删除 r.setex('python_123','哈哈哈',20)#设置key的失效时间，最后的参数是秒 hwt=r.get('niuh') print(hwt

一、变量 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- utf-8 -*- 3 # Author:Wang Lulu 4 name ="Wang Lulu" #变量赋值 5 name2 = name #变量赋值可以使用变量（这里name2是指向Wanglulu的并不随着name变量的变化而变化） 6 print("Hello world") #输出格式 7 print("My name is ",name,name2) #输出格式 8 name = "Fan Shuangshuang" 9 print(name,name2) 10 GF_of_Wanglulu = "Fan Shuangshuang" 变量定义规则（1一般以下划线区分2可以下划线开头但是最多写两个3或者利用字母开头大写区分） 11 GFOfWanglulu = "Fan Shuangshuang" 12 print("I Love You",GF_of_Wanglulu) 二、字符编码 1 2 4 8 16 32 64 128 256 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2**0 2**1 2**2 2**3 2**4 2**5 2**6 2**7 2**8 2=1+1 4=2+1+1 8=4+2+1+1 16=8+4+2+1+1 ASCII 最多只能用8位来表示（一个字节），即2**8=256

MapReduce 计数器、最值： 计数器 数据集在进行MapReduce运算过程中，许多时候，用户希望了解待分析的数据的运行的运行情况。Hadoop内置的计数器功能收集作业的主要统计信息，可以帮助用户理解程序的运行情况，辅助用户诊断故障。 SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 18/12/28 10:37:46 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at datanode3/192.168.1.103:8032 18/12/28 10:37:48 WARN mapreduce.JobResourceUploader: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this. 18/12/28 10:37:50 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2 18/12/28 10:37:50 INFO mapreduce

1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <string.h> 4 5 6 typedef struct Contacts_infomation{ 7 char name[13]; 8 char work_unit[61]; 9 char phone_number[12]; 10 char E_mail[61]; 11 struct Contacts_infomation *next; 12 }con_info; 13 14 15 con_info * Creat_node(void) 16 { 17 con_info *new; 18 19 new = (con_info *)malloc(sizeof(con_info)); 20 if(!new){ 21 printf("Malloc Error!\n"); 22 exit(-1); 23 } 24 new->next = NULL; 25 26 return new; 27 } 28 29 int insert_node(con_info ** phead) 30 { 31 con_info *new, *cur; 32 33 cur = *phead; 34 new = Creat_node(); 35 if(!new){ 36 return -1; 37

Hadoop集群搭建-05安装配置YARN Hadoop集群搭建-04安装配置HDFS Hadoop集群搭建-03编译安装hadoop Hadoop集群搭建-02安装配置Zookeeper Hadoop集群搭建-01前期准备 HDFS是配合Hadoop使用的分布式文件系统，分为 namenode: nn1.hadoop nn2.hadoop datanode: s1.hadoop s2.hadoop s3.hadoop (看不明白这5台虚拟机的请看前面 01前期准备 ) 解压配置文件 [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./ssh_all.sh mv /usr/local/hadoop/etc/hadoop /usr/local/hadoop/etc/hadoop_back [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./scp_all.sh ../up/hadoop.tar.gz /tmp/ [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ #批量将自定义配置 压缩包解压到/usr/local/hadoop/etc/ #批量检查配置是否正确解压 [hadoop@nn1 hadoop_base_op]$ ./ssh_all.sh head /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh [hadoop

【 OGG 】 OGG 的下载和安装篇 一.1 BLOG 文档结构图 一.2 前言部分 一.2.1 导读 各位技术爱好者，看完本文后，你可以掌握如下的技能，也可以学到一些其它你所不知道的知识，~O(∩_∩)O~： ① OGG的下载和安装 本文如有错误或不完善的地方请大家多多指正，ITPUB留言或QQ皆可，您的批评指正是我写作的最大动力。 一.2.2 实验环境介绍 11.2.0.3 RHEL6.5 一.2.3 本文简介 有个同事喊我解决 OGG 不能同步的问题，汗颜啊，我也就之前学过安装和简单的配置，当时是成功的，结果帮同事搭建的时候数据死活不能同步。于是下决心这几天好好再研究一下 OGG 的内容。 一.3 gg 安装 在 Linux 上安装 OGG 很简单，总体分为以下几个部分： 1. Downloading Oracle GoldenGate software. 2. Setting ORACLE_HOME and ORACLE_SID 3. Setting library paths for dynamic builds 4. Installing the Oracle GoldenGate software 一.3.1 Downloading Oracle GoldenGate software. 第一步，下载 gg 软件，可以有 2 种途径直接下载 一.3.1.1 第一种