read

**vim aa.sh** ** #!/bin/bash echo "1)放行端口 2)封锁端口 3)放行ip 4)封锁ip" AWK ( ) { while true do read -ep "是否继续输入（y/n）|（Y/N）?:" yn if [ $yn == n ] || [ $yn == N ] ; then exit elif [ $yn == y ] || [ $yn == Y ] ; then break else echo "请输入(y|Y/N|n)" fi done } read -ep "请输入你的操作：" name case $name in 1 ) while true do read -ep "请输入要放行的端口:" duan echo "正在放行...." iptables -I INPUT -p tcp --dport $duan -j ACCEPT sleep 3 echo "放行规则添加成功" AWK done ; ; 2 ) while true do read -ep "请输入要放行的端口:" duan echo "正在放行...." iptables -I INPUT -p tcp -dport $duan -j DROP sleep 3 echo "放行规则添加成功" AWK done ; ; 3 ) while true do read

一.open文件读取 1.open（'file'，'mode'）打开一个文件 file　　要打开的文件名，需加路径(除非是在当前目录) mode　　文件打开的模式 需要手动关闭close 2.with open（'file'，'mode'）as... 不需要手动关闭文件 3.'r'： 以只读模式打开（默认）（必须保证文件存在） 文件名中出现汉字时，需在括号内加 u 就不会出现报错IOError file1 = open("D:\新方硕.txt","r") print file1.read() file1.close() file1 = open(u"D:\新方硕.txt","r") print file1.read() file1.close() read（size） 读取所有 　　返回字符串 括号接读取 size 字节 #read()不传参数时默认读取所有 file1 = open(u"D:\新方硕.txt","r") print file1.read() file1.close() #read(3)括号内参数3代表字节数，一个汉字3个字节 file1 = open(u"D:\新方硕.txt","r") print file1.read(3) file1.close() readline（）默认读取一行 　　返回字符串 　　括号内填了子节数，则按字节读取 #readline(

1.read（） read()每次读取整个文件，放到一个字符串变量中，返回类型是String. 2.readline（） readline() 每次返回一行，字符串变量。 3.readlines（） readlines()列表形式返回全文，每行作为一个字符串作为列表元素。 代码示例： 输出结果： 详细参见下方链接： https://blog.csdn.net/database_zbye/article/details/8635470 来源： https://www.cnblogs.com/sunflowers-lanqijiu/p/11733290.html

题目 \(v\) 表示权值， \(F\) 表示频率。 首先我们显然可以把这个权值离散化。 然后我们想一下，这个东西它是一棵树对吧，但是我们改变权值会引起其树形态的改变，这样很不好做，所以我们考虑把它转化为序列上的问题。 我们知道这是一个treap对吧，所以它的中序遍历的数据值是递增的，我们考虑这个性质入手，把所有点按数据值从小到大排序，那么连续一段点在树上显然是一个连通块。 设 \(f_{i,j,o}\) 表示只考虑 \([i,j]\) 的点，在所有权值 \(\ge o\) 的情况下的最小答案。那么我们就可以枚举权值和区间，再枚举这个区间的点构成的树的根进行转移了。 设枚举的根为 \(k\) ，那么我们需要满足区间内其它点的权值都比它大。 转移分为两种： \(1.(v_k\ge o):f_{i,j,o}=\min(f_{i,j,o},f_{i,k-1,v_k}+f_{k+1,j,v_k}+\sum\limits_{p=i}^j F_p)\) \(2.f_{i,j,o}=\min(f_{i,j,o},f_{i,k-1,o}+f_{k+1,j,o}+\sum\limits_{p=i}^j F_p+K)\) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=73; struct node{int x,v,f;}a[N];

文件操作 利用python操作文件的几个参数 文件路径:path 打开方式:mode(r(读),w(写),a(追加),读写,写读) 编码方式:utf-8 ,gbk,gb2312.... open open 内置函数,open底层调用的是操作系统的接口 f1,变量. (f1,fh,file,file_handler,f_h) 文件句柄.通过对文件的任何操作都会通过文件句柄. 的方式. encoding:可以不写,不写参数,默认编码本.默认编码本:操作系统的默认的编码 ****文件句柄****是一个迭代器 windows:gbk linux:utf -8 mac: ust -8 f.close (关闭文件) open操作文件的三步 1. 打开文件 2. 对文件句柄的操作 3. 关闭文件 报错处理 1. unicodeDecodeError 错误,编译错误 2. 路径分隔符产生异议: 路径前面加r 文件的读操作（表示要对文件进行读操作） r,rb(bytes模式读),r+(读写),r+b...四种模式 - r - read() 全部读取出来 - read(n) 读取n个字符 - readline() 读取一行 - readlines() 返回一个列表,列表中的每个元素是原文件的每一行 - for i in f. - rb(操作的是非文本的文件[图片,视频,音频],但可以操作文本文件)

HDFS Read 调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中，主要有两种调优方式： 绕过RPC的选项，称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项，称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说，HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起，所以可以实现很好的数据本地化。但是在早期Hadoop 1.0.0版本中，RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信时，与其他常规客户端一样，需要经过整个RPC通信过程。在 Hadoop 1.0.0 版本之后，加入了short-circuit read选项，它可以完全绕过RPC栈，通过本地clients直接从底层文件系统读数据。 Hadoop 2.x 之后进一步优化了这个实现。当前DataNode与HDFS客户端（HBase也是其中一个）可以使用一个称为file descriptor passing的功能，使得数据交换全部发生在OS kernel层。相较于之前的实现会更快，更高效。使得多个进程在同一个实例上进行高效地交互。 在Hadoop中，可以参考以下官方文档配置启用short-circuit reads： https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop

int read() ： 1.从 读取流读取的是一个一个字节 2.返回的是 字节的(0-255)内的 字节值 3.读一个下次就自动到下一个,如果碰到-1说明没有值了. int read（byte[] b） : 1.从读取流读取 一定数量的字节,如果比如文件 总共是102个字节 2.我们定义的 数组长度是10,那么默认 前面10次都是 读取10个长度 3. 最后一次不够十个,那么读取的是 2个 4.这十一次, 每次都是 放入10个长度的数组. 　　 5.返回： 表示成功读取的字节数的个数 . int available()：（慎用） 　　1. 返回从该输入流中可以读取（或跳过）的字节数的估计值，而不会被下一次调用此输入流的方法阻塞。 　　2. 这个方法可以在读写操作前先得知数据流里有多少个字节可以读取需要注意的是，如果这个方法用在从本 地文件读取数据时，一般不会遇到问题，但如果是用于网络操作，会出现问题 　　3 这是因为网络通讯往往是间断性的，一串字节往往分几批进行发送。 来源： https://www.cnblogs.com/zchok/p/11715148.html

读文件: 要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的 open() 函数，传入文件名和标示符： >>> f = open('E:\python\python\test.txt', 'r') 标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。 如果文件不存在， open() 函数就会抛出一个 IOError 的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在： f=open( 'E:\python\python\notfound.txt', 'r') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'E:\python\python\notfound.txt' 如果文件打开成功，接下来，调用 read() 方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个 str 对象表示： >>> f.read() 'Hello, python!' 最后一步是调用 close() 方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的： >>> f.close() 由于文件读写时都有可能产生

定义和用法 ftp_chmod() 函数设置 FTP 服务器上指定文件的权限。 如果成功，该函数返回新的权限。如果失败，则返回 FALSE 和一个警告。 语法 ftp_chmod(ftp_connection,mode,file) 参数 描述 ftp_connection 必需。规定要使用的 FTP 连接。 mode 必需。规定新的权限。 mode 参数由 4 个数字组成： 第一个数字通常是 0 第二个数字规定所有者的权限 第三个数字规定所有者所属的用户组的权限 第四个数字规定其他所有人的权限 可能的值（如需设置多个权限，请对下面的数字进行总计）： 1 = 执行权限 2 = 写权限 4 = 读权限 file 必需。规定要修改权限的文件的名称。 实例 <?php $conn = ftp_connect("ftp.testftp.com") or die("Could not connect"); ftp_login($conn,"user","pass"); // Read and write for owner, nothing for everybody else ftp_chmod($conn,"0600","test.txt"); // Read and write for owner, read for everybody else ftp_chmod($conn,

一、原理解析 　　 来自对 https://www.cnblogs.com/ubuntu1/p/8999403.html 的编写。 一、事物的四种隔离级别？ /* 由低到高分为 Read uncommitted 读未提交 脏读！ Read committed 读提交 不可重复读。 Repeatable read 重复读 幻读 Serializable 序列化 串行读 */ 1. Read uncommitted （脏读！） // 读未提交 就是一个事物可以读取另一个未提交事物的数据。 事例：老板要给程序员发工资，程序员的工资是3.6万/月。但是发工资时老板不小心按错了数字，按成3.9万/月， 【该钱已经打到程序员的户口，但是事务还没有提交】， 就在这时，程序员去查看自己这个月的工资，发现比往常多了3千元。 【但是老板及时发现了不对，马上回滚差点就提交了的事务，将数字改成 3.6 万再提交。】 // 分析：实际程序员这个月的工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。 2. Read committed （不可重复读） // 读提交 就是一个事物要等待领一个事物提交后才能读取数据。 事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有 3.6 万），当他埋单时（程序员事务开启）， 收费系统事先检测到他的卡里有 3.6 万， 就在这个时候！