计算代码数量的工具是 cloc(https://github.com/AlDanial/cloc)。所有项目均选择截止到 2018 年 1 月 3 日的主干代码，统计中仅包含 Python 文件，排除了其他文件类型。值得说明的一点是， 通过 Ubuntu APT 默认安装的 cloc 版本 1.60 在统计部分项目的时候存在问题，该问题在最新的版本中已经得到解决，因此本文中所有统计均使用从官网下载
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2024-08-06 21:23:00
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答案是一个悖论：只懂C ++和Python的程序员是没用的。没有熟悉C ++和Python的程序员只懂C ++和Python。如果您知道如何使用C ++和Python编写软件，那么您不可避免地需要与各种操作系统库函数，数据库访问函数或API进行交互，调用外部代码或程序，修改其他软件使用的文件或许多其他那种性质的东西。在您掌握甚至是单一编程语言的过程中，您将不可避免地需要了解如何与非规范实体进行交互
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2024-08-11 08:07:17
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Docker 公司近日宣布将其旗舰产品 Docker 企业版升级到 17.06，将目光清晰地瞄准企业内部数据中心和 DevOps。Docker 在今年 3 月推出了 Docker EE 品牌，基于以前称为 Docker Commercially Supported 和 Docker Datacenter 的产品。在 Docker EE 中，新增的功能可以将旧有应用程序移植到容器，而无需修改代码。此
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2024-07-13 10:27:08
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Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们管理和运行容器化的应用程序。在实际应用中，K8S可以适用于不同规模的应用程序，从小型应用到大规模应用都可以使用K8S进行部署和管理。在这篇文章中，我将介绍如何在K8S中适用不同规模的应用程序，并提供一些代码示例来帮助你理解。
首先，让我们通过以下步骤来了解如何在K8S中适用不同规模的应用程序：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-04-03 10:33:18
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Kubernetes（简称K8S）是一种用于管理容器化应用程序的开源平台，它能够自动化应用的部署、扩展和管理。在实际生产环境中，我们需要考虑K8S在多大规模下使用，以便确保系统的稳定性和可靠性。下面让我来一步步介绍如何实现“k8s 多大规模采用”。
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署Kubernetes集群 |
原创
2024-04-10 10:31:34
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# 适合K8S的规模是指应用程序的规模和负载是否适合在Kubernetes集群中运行。规模小的应用可能没有必要使用K8S，而规模大的应用则可以充分发挥K8S的优势。下面我将介绍多大规模适合K8S，并且通过实际代码示例来演示。
## 流程概述
以下是判断应用程序适合在K8S中运行的流程表格：
| 步骤 | 内容 |
| :---: | :--- |
| 1 | 计算应用程序的规模和负载 |
|
原创
2024-04-15 14:41:28
79阅读
魂牵梦萦fdsa
原创
2012-07-20 19:38:38
972阅读
在Kubernetes（简称K8S）环境中，要支持多大规模的应用程序部署，需要考虑到集群的负载均衡、自动伸缩、高可用性等方面。下面我将向你介绍实现这一目标的步骤和代码示例。
### 实现K8S支持多大规模的步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----------
原创
2024-03-19 10:06:06
104阅读
在Kubernetes集群中使用Flannel网络插件可以帮助实现容器之间的网络通信，特别适合大规模集群的部署。下面我将向你详细介绍如何在Kubernetes集群中多大规模使用Flannel。
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------------------ |
| 1
原创
2024-03-14 10:24:40
91阅读
在云原生应用开发领域，Kubernetes（简称K8S）已经成为了一种非常流行的容器编排工具，它可以帮助我们管理大规模的容器化应用程序。那么什么样的规模才需要使用K8S呢？本文将详细介绍如何判断何时需要采用Kubernetes，并提供一些代码示例，帮助刚入行的小白了解这个问题。
### 判断是否需要使用Kubernetes的流程
下面是判断是否需要使用Kubernetes的流程，我们可以通过这
原创
2024-03-21 10:05:20
141阅读
总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。然而这世界上有的是著名的开源项目， 也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？不过他们说动态语言大到一定程度就无法维护，虽然这话也同样不值一驳，不过也提醒了我，我也很好奇用动态语言开发的项目规模能大到什么程度。从我知道的信息
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2023-08-10 22:13:37
79阅读
相信学过算法的童鞋都听说过一个很经典的问题：TSP问题，这个问题是NP问题，无法在多项式时间内进行求解。当问题规模较小时，还可以用穷举的方法进行求解，但是当城市一旦变多，穷举的时间将会指数级增加。就算采用启发式搜索，估计也很难求解。但是这个问题是可以尝试解决的，人工智能给我们提供了强大的武器，也许尽管无法求得全局最优解，但我们也能得到一个很不错的解。最主要的是，我们可以在可以忍耐的时间内得到一个解
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2024-08-10 07:41:47
159阅读
Python：一门优秀的编程语言Python是一门开源、面向对象、解释型的高级编程语言。这门语言简单易学，可读性强，且拥有丰富的第三方库和工具，因此备受开发者青睐。近年来，Python在数据科学、人工智能、机器学习等领域的应用越来越广泛。Python 的历史和发展Python诞生于20世纪90年代初，由荷兰人Guido van Rossum创造，最初的设计目的是作为一门简单易学、可扩展性强的脚本语
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2024-01-12 05:31:13
80阅读
在讨论多大规模适合使用Kubernetes（K8S）之前，首先需要了解Kubernetes是什么以及它的基本概念。Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，可以用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序。它能够帮助用户简化部署、扩展和管理容器化应用程序的过程，提高应用程序的可靠性和可伸缩性。
接下来，我们将着重讨论多大规模下使用Kubernetes是合适的。在实际应用中，通常可以通过以下步骤
原创
2024-03-11 09:55:34
68阅读
大规模网络爬取是指通过自动化程序从互联网上抓取大量数据的过程。在大数据时代，网络爬取是获取信息的重要手段之一。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于网络爬取领域。本文将介绍大规模网络爬取的概念、原理，并给出使用Python进行大规模网络爬取的代码示例。
## 什么是大规模网络爬取？
大规模网络爬取指的是通过自动化程序从互联网上获取大量数据的过程。这些数据可以是网页信息、
原创
2023-12-31 07:13:45
34阅读
# Python在大规模矩阵运算中的应用
随着数据科学、人工智能和机器学习的迅速发展，矩阵运算作为这些领域的基础变得愈发重要。在Python中，有多种工具可以进行大规模矩阵运算，其中最为常用的包括NumPy和SciPy库。本文将探讨如何利用这些工具进行矩阵运算，并提供一些示例代码，帮助读者更好地理解这一主题。
## NumPy简介
NumPy（Numerical Python）是一个用于数组
原创
2024-08-24 05:47:40
120阅读
1.支持大数据的技术：存储设备容量不断增加（1PB=1024TB）计算,CPU处理能力不断提升网络带宽不断增加2.大数据特性：4V（1）大量化（volume）大数据摩尔定律：数据一直一每年50%的速度增长1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB结构化数据/非结构化数据（2）快速化（velocity）（3）多样化（variety）（4）价值（value）价值密度低3.大数据影
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2024-05-31 07:29:39
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首先，叙述一下当前面临的问题所在。当前系统通过接口调用其他系统的数据，返回的数据达到10万级，然后将这批数据插入到oracle数据库。怎样尽可能提高这一过程的效率？大致从两个时间节点来优化：一个节点是优化接口之间调用的响应速度，可以项目之间使用集群，实现负载均衡。接口拿到数据后可以暂存到Redis或kafka再者是MQ队列中，以提高接口直接的相率。当然了如果项目团队允许，分布式的Hbase也是个不
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2023-08-23 17:14:33
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为了更好地方便大家讨论，我还是把企业级系统架构设计技术与互联网应用技术结合的主题分为多个。第一个，先讨论大规模并发性能问题吧。 这是企业系统互联网化要面对的第一个问题。
抛砖引玉，我先把我前些日子给南航的技术人员做技
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2012-05-19 18:11:00
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# 如何实现Redis的大规模应用
## 整体流程
首先，我们需要了解如何在大规模应用中使用Redis。以下是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 部署Redis集群 |
| 步骤二 | 优化Redis配置 |
| 步骤三 | 编写应用程序与Redis集群交互的代码 |
| 步骤四 | 测试和监控Redis集群 |
## 步骤一：部署Re
原创
2024-07-10 05:33:50
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