timeit

在给客户做运维服务期间，发现了一个奇怪的现象：备份系统（第三方国产）告警日志显示，每天晚上备份服务器的客户端在3点左右离线然后上线，再离线再上线，每晚两次，很是诡异。 联系了厂家技术支持，前后花了两天时间也没给出个答案，一会让我测试网络是否连接正常，一会让我重启客户端服务试试，最终不了了之，很不专业，体验极差。 我通过长ping生成日志，发现在3点左右网络是正常的，没有出现丢包现象。 思索着既然网络没有问题，查看系统日志在3点左右没任何异常日志，就猜测是不是端口异常，如何实时监听要做备份的客户端跟备份服务器制定端口连接情况？网上搜索了很久找到了TCPing这个工具，很好用。做个记录，也分享给大家。 Windows版本下载地址：https://elifulkerson.com/projects/tcping.php 参数如下： NAME tcping - simulate "ping" over tcp by establishing a connection to network hosts. Measures the time for your system to [SYN], receive the target's [SYN][ACK] and send [ACK]. Note that the travel time for the last ACK is not

题目链接： https://codeforces.com/problemset/problem/1099/F Mitya and Vasya are playing an interesting game. They have a rooted tree with $n$ vertices, and the vertices are indexed from $1$ to $n$. The root has index $1$. Every other vertex $i≥2$ has its parent $p_i$, and vertex $i$ is called a child of vertex $p_i$. There are some cookies in every vertex of the tree: there are $x_i$ cookies in vertex $i$. It takes exactly $t_i$ time for Mitya to eat one cookie in vertex $i$. There is also a chip, which is initially located in the root of the tree, and it takes $l_i$ time to move the chip along the

Declare global variables with volatile Consider a handler and main routine that share a global variable g. The handler updates g, and main periodically reads g. To an optimizing compiler, it would appear that the value of g never changes in main , and thus it would be safe to use a copy of g that is cached in a register to satisfy every reference to g. In this case, the main function would never see the updated values from the handler. You can tell the compiler not to cache a variable by declaring it with the volatile type qualifier. For example: volatile int g; The volatile qualifier forces

1. 操作系统接口 os 模块提供很多函数与操作系统进行交互︰ >>> import os >>> os.getcwd() # 返回当前的工作目录 ' C:\\Python35 ' >>> os.chdir( ' /server/accesslogs ' ) # 修改当前的工作目录 >>> os.system( ' mkdir today ' ) # 执行系统命令 mkdir 0 确保使用import os而不是from os import *。这样可以防止函数os.open()覆盖内建函数open()，两者之间的操作是很不同的。 内建函数 dir() 和 help() 对os这样的大型模块提供交互式的帮助是很有用的： >>> import os >>> dir(os) <returns a list of all module functions> >>> help(os) <returns an extensive manual page created from the module ' s docstrings> 对于日常的文件和目录管理任务, 这 shutil 模块提供了一个简单好用的高级接口： >>> import shutil >>> shutil.copyfile( ' data.db ' , ' archive.db ' ) ' archive.db ' >>>

前言 上篇 文章 中介绍了如何对代码性能进行分析优化，这篇文章将介绍如何对代码运行时内存进行分析。 说到内存，就想起之前在搞数据挖掘竞赛的时候，往往要跑很大的数据集，经常就是炸内存。当时的解决办法就是对着任务管理器用 jupyter notebook 分 cell 的跑代码，将需要耗费大量内存的代码块找出来，然后考虑各种方式进行优化。 这篇文章将会介绍些更好的方法，来对代码运行时内存进行分析，通过这些方法了解了代码的内存使用情况之后，我们可以思考： 能不能重写这个函数让它使用更少的 RAM 来工作得更有效率 我们能不能使用更多的 RAM 缓存来节省 CPU 时间 开始分析 代码仍采用上篇文章中的 memory_profiler 通过 pip install memory_profiler 来安装这个库。在需要进行分析的函数前加上修饰器 @profile from memory_profiler import profile ... ... @profile def calculate_z_serial_purepython(maxiter, zs, cs): ... @profile def calc_pure_python(desired_width, max_itertions): ... ... 然后命令行输入 python -m memory_profiler code

当您要检查某个元素是否在列表中时，有很多方法可以解决相同的问题。可以通过线性查找和二分查找来完成，但是要猜测哪个更快。 为什么？ 如果你最近参加过面试，你就会知道二分查找是面试官的最爱。 您为什么要花时间学习二分查找？C ++编程朋友可能已经告诉过您。Python很慢。您想确保自己的程序不会比所需的速度慢。 学习Python时，您将学习进行线性查找以检查元素是否在列表中。当您学习编码时很好，但是如果列表中有60.000.000个元素会发生什么呢？ 如果在包含11个元素的列表中进行线性查找，则必须遍历所有11个元素。如果您使用二分查找，最终可能要进行2次迭代，具体取决于您要查找的内容。请参见下面的图形。 显而易见，哪种方法更快。 开始学习Python时，您很可能已经使用了一百次列表。检查列表中是否有一个值是一项正常的任务，您之前已经看到过： my_list = [1,2,3,3,5,11,12] if 11 in my_list: return Truereturn False 或者 my_list = [1,2,3,3,5,11,12] for each in list: if each==11: return Truereturn False 让我们开始看看如何实现二分查找。 怎么做? 让我们看看二分查找是如何工作的。 首先，我们需要确保列表是有序的。您可以使用.sort(

问题： I am currently getting this error: 我目前收到此错误： System.Data.SqlClient.SqlException: New transaction is not allowed because there are other threads running in the session. System.Data.SqlClient.SqlException：不允许新事务，因为会话中正在运行其他线程。 while running this code: 在运行此代码时： public class ProductManager : IProductManager { #region Declare Models private RivWorks.Model.Negotiation.RIV_Entities _dbRiv = RivWorks.Model.Stores.RivEntities(AppSettings.RivWorkEntities_connString); private RivWorks.Model.NegotiationAutos.RivFeedsEntities _dbFeed = RivWorks.Model.Stores.FeedEntities(AppSettings.FeedAutosEntities

第四题：Equal Sentences 题目： Sometimes, changing the order of the words in a sentence doesn’t influence understanding. For example, if we change “what time is it”, into “what time it is”; or change “orz zhang three ak world final”, into “zhang orz three world ak final”, the meaning of the whole sentence doesn’t change a lot, and most people can also understand the changed sentences well. Formally, we define a sentence as a sequence of words. Two sentences S and T are almost-equal if the two conditions holds: The multiset of the words in S is the same as the multiset of the words in T. For a word α,