enumerate-枚举-python
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分类目录归档：语言
排序-库-python
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logrus-开源日志框架
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Logrus 是一个用于 Go 语言的开源日志库，它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，使得在 Go 应用程序中记录日志变得简单而强大。Logrus 的特点包括：
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结构化日志输出：Logrus 支持将日志以结构化的格式输出，方便进行日志的解析和分析。
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日志级别：支持不同级别的日志记录，如 Debug、Info、Warning、Error 等，可以根据需要灵活设置输出级别。
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钩子机制：Logrus 提供了钩子（hook）机制，可以将日志输出到多个目的地，如文件、标准输出、Syslog 等。
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上下文字段：支持在日志中添加自定义的上下文字段，方便记录额外的信息。
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格式化选...
生成器-基础知识-Python
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迭代器-基础知识-Python
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pep8
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PEP 8是Python Enhancement Proposal的一个子集，它定义了Python代码的风格指南。这些规范旨在使Python代码更具可读性，并促使开发者遵循一致的编码风格。以下是一些PEP 8中的常见规范：
- 缩进：
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使用4个空格作为缩进级别。
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行长度：
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单行代码长度不应超过79个字符，注释和文档字符串的长度不应超过72个字符。
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空行：
- 顶级函数和类之间用两个空行隔开。
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类的方法之间用一个空行隔开。
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导入：
- 每个导入应该单独占一行。
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避免使用通配符导入（例如，
from module import *）。 -
空格：
- 避免在括号内部使用空格，例如...
python-并发编程-future
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在Python中，并发编程可以通过使用concurrent.futures模块来实现。concurrent.futures提供了Future类，它是一种表示异步计算结果的对象。通过使用Future对象，你可以以异步方式执行函数，并在将来获取其结果。
以下是使用concurrent.futures.Future的基本概念：
- 异步执行任务：
使用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor创建一个线程池或进程池，然后使用submit方法提交任务。该方法返回一个concurren...
虚拟环境-python
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Python 虚拟环境是一种用于隔离项目依赖项的工具，允许在同一台计算机上同时运行多个项目，并且每个项目都可以有其独立的 Python 环境。这有助于解决不同项目之间可能存在的依赖冲突问题。在 Python 中，有几种常见的虚拟环境管理工具，其中最常用的是 venv 和 virtualenv。
以下是使用 venv 创建和管理虚拟环境的基本步骤：
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安装 Python： 确保你的系统中已经安装了 Python。在大多数情况下，Python 3.x 的版本已经预装在现代操作系统中。你可以通过在终端或命令提示符中输入以下命令来检查 Python 的版本：
bash python --...
Celery
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Celery 是一个异步任务队列/消息传递系统，它是基于分布式消息传递的开源框架，主要用于实现异步任务调度和分布式任务处理。Celery 可以与多种消息中间件（如 RabbitMQ、Redis 等）结合使用，提供了高可靠性和可扩展性的任务处理解决方案。
以下是 Celery 的一些特点和用途：
异步任务处理：Celery 可以将耗时的任务异步处理，避免阻塞主程序，提高应用程序的性能和响应速度。
分布式部署：Celery 支持多节点集群部署，可以横向扩展任务处理能力，并提高可用性和容错性。
定时任务调度：Celery 支持定时任务调度，可以按照预定的时间执行任务，例如定时生成报表、定时发送...
Tornado
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Tornado 是一个基于 Python 的开源 Web 框架和异步网络库，它专注于高性能和可伸缩性。Tornado 的设计目标是处理大量并发连接，适用于编写高性能的 Web 服务器和网络应用程序。
以下是 Tornado 框架的一些特点和功能：
异步非阻塞：Tornado 使用非阻塞 I/O 和异步处理的方式，充分利用系统资源，实现高并发的请求处理。它使用单线程事件循环来处理所有的请求，并且通过回调函数或协程来处理异步任务。
高性能：由于异步非阻塞的特点，Tornado 在处理大量并发连接时表现出色，适用于高负载的网络应用场景。它可以处理数千个并发连接而不需要过多的线程和进程。
内置的...