一、psutil模块 1. psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free...
1:构建过程 build命令,主要是将需要安装的文件放到发布根目录下的build子目录中,如果需要改变build目录的位置,可以使用build-base选项,比如: python setup.py build --build-base=/path/to/pybuild/foo-1.0 1. 默认情况下,build子目录的结构如下: build/ lib/ 1. 2. 或者是: build/ lib.<plat>/ temp.<p...
通过import graph我们拿到了变量的来源（包括引用别名，方法调用返回值）：{'ast': 'ast', 'astpretty': 'astpretty', 'abcdefg': 'os', 're': 're', 'utils': 'demo.utils', 'refs': 'demo.refs', 'JsonRpcStreamReader': 'pyls_jsonrpc.streams.JsonRpcStreamReader'} 通过依赖图，还能直接引用的...
│ ├─ __init__.py │ ├─ utils.py │ └─ www.py ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ utils.py 文件www.py的模块名就是mycompany.web.www,两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。 !> 自己创建模块时要注意命名,不能和 Python 自带的模块名称冲突。例如,系...
- { name: bridge-utils, state: installed } notify: - load sysctl - load kvm at boot - enable kvm handlers: - name: load sysctl command: sysctl -p - name: enable kvm command:"{{ item.name }}"with_items: - {name: modprobe -a kvm} ...
# 分层:marketing -> users -> utils# 调整后marketing -> usersusers -> utils.messaging 这样做以后,不健康的依赖关系便能得到解决。 2. 依赖注入 依赖注入(Dependency injection)是一种常见的解耦依赖关系的技巧。 举个例子,项目中设置了一个分层...
setup.py文件的使用如下: % python setup.py build #编译 % python setup.py install #安装 % python setup.py sdist #制作分发包 % python setup.py bdist_wininst #制作windows下的分发包 % python setup.py bdist_rpm setup.py文件的编写 setup.py中主要执行一个 setup函数,该函数中大部分是描述性东西,...
├───utils │ │ │ │ └───__pycache__ │ │ │ ├───vcs │ │ │ │ └───__pycache__ │ │ │ └───__pycache__ │ │ ├───_vendor │ │ │ ├───cachecontrol │ │ │ │ ├───caches │ │ │ │ │ └───__pycache__ │ │ │ │ └...
你可能听过disutils、distutils、distutils2、setuptools等等,好像很熟悉,却又很陌生,他们都是什么关系呢? 2. 包分发的始祖:distutils# distutils是 Python 的一个标准库,从命名上很容易看出它是一个分发(distribute)工具(utlis),它是 Python 官方开发的一个分发打包工具,所有后续的打包工具,全部都是基于它进行开发的...
$ pipenv install oslo.utils==1.4.0 这时候就会发生报错, Could not find a version that matches pbr!=0.7,!=2.1.0,<1.0,>=0.6,>=2.0.0 这个报错的含义是无法找到合适版本的pbr,即便是有合适的版本,pipenv也会简单粗暴的抛出错误,无法完成依赖包的处理和安装。 这时,更为优秀的工具包出现了,它就是...