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    Mac的快捷键辣么多,全部记住是不太可能的。但是如果能记住几个常用键,可以大大提高使用效率。 在一些Apple自己的键盘上,通常顶行会有特殊案件,有音量图标、显示屏亮度图标和其他功能图标。按图标建可执行相应功能,或者将其与Fn键组合使用,来作F1、F2、F3或其他标准功能键。
    Python创建单例模式的三种方式:方法一:使用装饰器​;方法二:使用基类;方法三:使用元类。
     本项目旨在写一个 Kindle 电子书的构建工具,从互联网上抓取数据,合并整合都生成一本小巧的 `.mobi` 电子书。而使用这个工具,你只需要编辑下配置文件,或者直接运行命令行工具。
    go kit 是一个分布式的开发工具集,在大型的组织(业务)中可以用来构建微服务。其解决了分布式系统中的大多数常见问题,因此,使用者可以将精力集中在业务逻辑上。
    最近在利用Python获取网络数据的过程中出现一个问题,系统会时不时抛出UnicodeEncodeError的错误,并停止运行,严重影响了其它功能的运行。。。
     在压测 代码在线运行 工具的时候,发现当并发比较高的时候程序占用的内存会飙升,而且在中断压测之后,内存占用并没有回落。 第一个能想到的办法就是去看代码,但是大多数时候,自己写的代码,很难review出太多的问题;于是就借助golang的pprof来定位问题。
     自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程,它的目的是为了提高测试效率,同时促进知识传递以及经验积累。在自动化测试过程中,我们不需要重新录入测试用例,而只需要沿用原来的测试用例即可完成所有功能的测试,测试用例通过自动化测试工具可方便传递到下一个版本。 一般的软件模块分为消息触发型和主动扫描型两类。本文对这两类软件模块的自动化测试过程进行了详细介绍,为相关模块的自动化测试的设计提供了有益的参考。
    前面认识的一个python库 docopt,可以使用__doc__来实现命令行参数的处理,使用起来非常简单;我也刚好有在命令行添加或删除testsuite/testcase的需求,所以写了一个demo文件。
     本文承接上一篇博文,上一篇博文介绍了跨域的相关概念、测试demo的相关配置和JSONP和CORS两种跨域方式的实现。本文主要介绍document.domain、URL.hash、cross-fragment、window.name和postMessage这五种方式的跨域实现。
     这几天看了鬼道师兄的《跨终端Web》这本书,该书从解决实际业务出发,讲述了跨终端的优势与未来,受益良多。其中,书中第九章介绍了作者在阿里内部的一个参赛作品Storage,该作品巧妙的使用了跨域知识,让我见识到跨域其实不仅仅是JSONP。以前,对前端跨域这块或多或少有点了解,但真正动手实践的不是很多。于是,这段时间我好好整理了常用跨域方法的具体实现。本文,主要介绍了JSONP和CORS的实现方式。
    过年回武汉家中,只有一台 2000 块的一体机可以用,自然是跑不动 3d 游戏的。我挑了一款 Invisible Inc 玩,居然很流畅。 这是款 XCOM like 的策略游戏,场景是 isometric 的。但是用 Q E 两个键可以旋转场景,虽然静止下来只有四个方向,但是旋转过程却以动画方式呈现。这让我一度认为它的场景是基于 3d 模型制作的。但令人惊讶的是,在低配置的一体机上却非常流畅。相比较,我最近在玩的 XCOM 2 却在 GTX 550 显卡上也有卡顿。 我仔细观察后,发现其实 Invisible Inc 的场景里的物件都只是 2D 图片。甚至只有正面和背面两张图,通过左右镜像得到了四个视角。它的旋转速度很快,并加了一定的模糊效果,欺骗了人眼。其实只有地板和墙壁是真正旋转的,其它物件只有坐标在做旋转,而图片本身在旋转过程中并没有变化。 也就是说,它的引擎其实是基于 2D 制作的,模拟出了 3d 才有的视觉效果。
    跨站访问的定义:JS脚本在浏览器端发起的请求其他域(名)下的网站数据的HTTP请求。 这里要与referer区分开,referer是浏览器的行为,所有浏览器发出的请求都不会存在安全风险。而由网页加载的脚本发起请求则会不可控,甚至可以截获用户数据传输到其他站点。referer方式拉取其他网站的数据也是跨域,但是这个是由浏览器请求整个资源,资源请求到后,客户端的脚本并不能操纵这份数据,只能用来呈现。但是很多时候,我们都需要发起请求到其他站点动态获取数据,并将获取到底数据进行进一步的处理,这也就是跨域访问的需求。
    观察资源请求目的地址,可以发现有两类,一个是本站的IP地址,这是本站的空间地址,即向本站自身请求资源,一般来说这个是必须的,访问资源由自身托管。另外一类是访问其它网段拉取数据。这类数据不是托管站内的,是在其他站点的。浏览器在页面呈现的过程,拉取非本站的资源,这就称“盗链”。
    某Team在用Python开发一些代码,涉及子进程以及设法消除僵尸进程的需求。实践中他们碰上Python程序非预期退出的现象。最初他们决定用GDB调试Python解释器,查看exit()的源头。我听了之后,觉得这个问题应该用别的调试思路。帮他们排查这次程序故障时,除去原始问题,还衍生了其他问题。 这次的问题相比西安研发中心曾经碰上的Python信号处理问题,有不少基础知识、先验知识是共用的,此处不做再普及,感兴趣的同学可以翻看我以前发过的文章。 下文是一次具体的调试、分析记录。为了简化现场、方便调试,已将原始问题、衍生问题浓缩成DebugPythonWithGDB_6.py、DebugPythonWithGDB_7.py。
    就我所见,把原有系统“推倒重来”的喜好不只程序员有,使用者更有。拿我几年前的那份工作来说,刚入职老大们就来跟我讨论系统重做的打算:需要多少人,多少钱,多长时间,能把原有系统推翻重来。毕竟大家每天都忍受切肤之痛:速度慢、经常出错、不安全、客户抱怨、架构糟糕…… 所以都想拿出“敢叫日月换新天”的劲头,来个干脆的彻底解决。
     Windows支持4种”链接”机制,分别是shortcut、hard link、junction point、symbolic link。本文针对这4种机制进行简要介绍,可作为速查手册存在。 先吐个槽,天朝很多与本问题相关的技术文章,在术语层面相当混乱,作者的一知半解以及不使用规范术语,给本就容易混淆的概念带来更大的误导。
    今天读代码的时候发现Python的class定义中提及了@classmethod修饰符,然后查阅了一些材料一探究竟,先做个总结吧。 在Python中提到 classmethod 就要提到 staticmethod,不是因为二者有什么关系,而是为了让用户区分以便更清楚地写代码。在C++中,我们了解直接通过类名访问的函数称为类的静态函数,即static修饰的函数,可见C++中classmethod和staticmethod是一个概念。 那么python中二者有什么区别呢?
    python之logging模块详解。
     如果 MySQL 数据库比较大的话,我们很容易就能查出是哪些表占用的空间;不过如果 Redis 内存比较大的话,我们就不太容易查出是哪些(种)键占用的空间了。 有一些工具能够提供必要的帮助,比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告,可惜它不能百分百实现我的需求,而我也不想在它的基础上二次开发。实际上开发一个专用工具非常简单,利用 SCAN 和 DEBUG 等命令,没多少行代码就能实现。
    信号量(semaphore)的数据结构为一个值和一个指针,指针指向等待该信号量的下一个进程。信号量的值与相应资源的使用情况有关。当它的值大于0时,表示当前可用资源的数量;当它的值小于0时,其绝对值表示等待使用该资源的进程个数。
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