tasks

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have a simple master-detail relationship using code first EF: public class User { public string Id { get; set; } public ICollection<Tasks> Tasks { get; set; } } public class Task { public string Id { get; set; } [Required] public string UserId { get; set; } public User User { get; set; } } Now I want to modify it so that users can have a single, most important task. So I modify the User class to add it: public class User { public string Id { get; set; } public ICollection<Tasks> Tasks { get; set; } public string MostImportantTaskId { get;

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have being trying to setup django + celery + redis + celery_beats but it is giving me trouble. The documentation is quite straightforward, but when I run the django server, redis, celery and celery beats, nothing gets printed or logged (all my test task does its log something). This is my folder structure: - aenima - aenima - __init__.py - celery.py - criptoball - tasks.py celery.py looks like this: from __future__ import absolute_import, unicode_literals import os from django.conf import settings from celery import Celery # set the

毕业后终于有了一点空闲时间，可以来继续倒腾倒腾自己的电脑了。自然想起了微软大爷的一堆东西，便想先搞搞VSCode试试。 事出有因，作为一个编程小白，以前写程序都是用微软各版本的航母VisualStudio，虽说性能分析、语法纠错什么的蛮好用，但还是想再试着配置一下轻量级的编辑器，以为能加深自己对程序实现过程的理解吧。年少无知的时候折腾过Vim、Emacs、Atom、Editplus，但都不很如意。一方面是没有坚持下来长时间写程序，导致没有形成自己的习惯；另一方面也是因为平时更经常看用MATLAB，对编程的理解始终感觉不到位。 查到很多个配置方案并一个一个试过后，终于实现了用VSCode写程序的第一步。开始折腾！ 关于编译器，据说： 1. 可以选择LLVM、MinGW64、Tdm-gcc等主流编译环境的其中一个。其中 LLVM 前端(词法、语法分析、语义分析、生成中间代码)使用的是clang，效率上优于后面三个所使用的gcc。（2018.3.） 2. 在 Windows 下安装 Clang 是一件不太愉快的事情，如果在安装时遇到困难，大可放弃安装 Clang ，转而安装 GCC。（2017.8.） 作为小白，尽管看了些讲LLVM和GCC区别的文章，但是并不能很好地体会到两者的区别。也看到很多配置里，将intelliSenseMode改为clang-x64，但是其command设置是g

当后，本 API 让请求者可以查看该任务所产生的的状态，获取工作者提交的结果，并根据指定工作的结果决定或该指定工作。 HTTP Request URL https://api.crowdsdom.com/v1/jobs/:id/tasks HTTP Method GET HTTP Header Content-Type: application/json Authorization: YOUR_ACCESS_TOKEN URL 以下的参数直接放在 http 请求的 URL 中。 名称 描述 Type Default Required id 欲取得指定工作的任务专属识别号 String None Yes 若 http request 成功取得任务的指定工作列表，则将返回 status code : 200及一个的阵列。 若没成功，系统则会返回错误的代码及原因。 以Python requests 直接调用 API 接口为例： 12345678 import requestsAPI_URL = 'https://api.crowdsdom.com/v1/jobs/507f191e810c19729de860ea/tasks'headers = {'Authorization': 'YOUR_ACCESS_TOKEN'}response = requests.get(API_URL,

Ŀ¼ 3.1 Broker 3.2 Backend 由于从事区块链钱包相关开发，对于区块链链上资源需要频繁的进行检查同步，在flask项目中，对于celery这个异步任务执行工具，使用的频率算是相当的高，今天，我就来简单总结一下celery的概念和使用方法。 Celery是一个异步任务的调度工具，是Distributed Task Queue，分布式任务队列，分布式决定了可以有多个worker的存在，队列表示其是异步操作，即存在一个产生任务提出需求的工头，和一群等着被分配工作的码农。 在python中定义Celery的时候，我们要引入Broker，中文翻译过来就是"中间人"的意思，在这里Broker起到一个中间人的角色，在工头提出任务的时候，把所有的任务放到Broker里面，在Broker的另一头，一群码农等着取出一个个任务准备着手做。 这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的，所以我们要引入Backend来保存每次任务的结果。这个Backend有点像我们的Broker，也是存储信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。 3.1 Broker broker是一个消息传输的中间件，它是用来存储生产出来的各种待执行任务的

LaTeX的列表(list)通常是将项(item,条目)一个一个垂直的平行显示，所谓“列”表的由来。 水平分列列表，即将多个项分散到各列而不是一列，在出考卷的选择题时常碰到，LaTeX中的包有：enumcols(enumlists)、tasks(exsheets) enumcols宏包是李清创建的，TeXlive 2018后，与CTeX的模板冲突。本篇主要讨论tasks宏包的使用。tasks宏包的主要用法如下： \begin{tasks}[<选项>](<列数>) \task item1 \task item2 \end{tasks} \documentclass{ctexart} % 导言区添加 \usepackage{tasks} \settasks{ %设置 counter-format=tsk[A], %编号 label-format={\bfseries}, %加粗 %item-indent={-0.1em}, %label-offset={-0.05em} } % 测试用 \newcommand{\sample}{This is some sample text we will use to create a somewhat longer text spanning a few lines. This is some sample text we will use to

讲讲我在使用python异步IO语法时踩过的坑 简单介绍异步IO的原理 以及利用最新语法糖实现异步IO的步骤, 然后给出实现异步的不同例子 网上找了很多python的asyncio示例.很多都是用 # 获取EventLoop: loop = asyncio.get_event_loop() # 执行coroutine loop.run_until_complete(hello()) loop.close() 通过create_future向里面添加task的方法来进行异步IO调用. asyncio.run() asyncio.create_task() asyncio.gather() 下面通过实例具体分析asyncio异步的原理和使用方法 async def foo(): print('----start foo') await asyncio.sleep(1) print('----end foo')/*预期想要的结果----start foo(等待一秒)----end foo*/ async是旧版本装饰器的语法糖 (异步环境是我自己创造的为了理解异步操作发明的词汇) 开启这个异步环境的标志是 asyncio.run(foo()) async def foo(): print('start foo') await asyncio.sleep(1) print('----end

CGroup是control group的简称，它为Linux kernel提供一种任务聚集和划分的机制，可以限制、记录、隔离进程组（process groups）所使用的资源（cpu、memory、I/O等）。CGroup也是LXC为实现虚拟化所使用的资源管理手段。CGroup本身是提供将进程进行分组化管理的功能和接口的基础结构，I/O或内存的分配控制等具体的资源管理功能是通过这个功能来实现的。这些具体的资源管理功能称为CGroup子系统。 CGroup子系统包含如下： 子系统 主要功能 blkio 设置限制每个块设备的输入输出控制。 cpu 使用调度程序为CGroup任务提供CPU的访问。 cpuacct 产生CGroup任务的CPU资源报告，CPU Accounting Controller。 cpuset 如果是多核CPU，这个子系统就会为CGroup任务分配单独的CPU和内存。 devices 允许或拒绝CGroup任务对设备的访问。 freezer 暂停或恢复CGroup任务。 hugetlb 允许限制CGroup 的HubeTLB使用 memory 设置每个CGroup的内存限制以及产生内存资源报告。 net_cls 标记每个网络包以供CGroup方便使用。 net_prio 提供接口以供动态调节程序的网络传输优先级。 perf_event

aiohttp 简介 aiohttp 可以实现单线程并发IO操作，用他来代替非异步模块request来发送请求，请求中的ua,headers,和参数都可以添加，添加方法如下： 环境安装 pip install aiohttp aiohttp使用 1.发起请求 async def fetch(): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get('https://www.baidu.com') as resposne: print(await resposne.text()) loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [fetch(),] loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) 2.添加请求参数的方法： params = {'key': 'value', 'page': 10} async def fetch(): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get('https://www.baidu.com/s',params=params) as resposne: print(await resposne.url

安装 pip install celery # pip install flower #celery的及时监控组件 配置 默认celery的配置文件名是celeryconfig.py,本例的内容如下： BROKER_URL ='amqp://guest:guest[@localhost](https://my.oschina.net/u/570656):5672' CELERY_ENABLE_UTC = True CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai' CELERY_IMPORTS = ('celery_demo.tasks','celery_demo.tasks2') # other config option 默认flower的配置文件名是flowerconfig.py,本例的内容如下： broker_api = 'http://guest:guest[@localhost](https://my.oschina.net/u/570656):15672/api/' logging = 'DEBUG' basic_auth = ['admin:admin'] #加上授权保护 address = '127.0.0.1' port = 5556 #开发任务 项目结构如下： ├── celery_demo │ ├── celeryconfig.py │ ├──