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functools 模块应用于高阶函数，即参数或（和）返回值为其他函数的函数，如装饰器、sorted函数的key参数等。通常来说，此模块功能适用于所有可调用对象。 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functools.html 发现functools里面有几个有意思的函数，记录一下： cmp_to_key 将(旧式的)比较函数转换为新式的 key function . 在类似于 sorted() ， min() ， max() ， heapq.nlargest() ， heapq.nsmallest() ， itertools.groupby() 等函数的 key 参数中使用。此函数主要用作将 Python 2 程序转换至新版的转换工具，以保持对比较函数的兼容。 比较函数意为一个可调用对象，该对象接受两个参数并比较它们，结果为小于则返回一个负数，相等则返回零，大于则返回一个正数。key function则是一个接受一个参数，并返回另一个用以排序的值的可调用对象。 实例： 使用sorted + cmp_to_key，实现逆序排序 from functools import cmp_to_key def mycmp(a, b): return b - a arr = [1,9,3,7,8,2] arr = sorted(arr, key=cmp_to_key(mycmp)) print(arr) 输出： [9, 8, 7, 3, 2, 1] 一般的 key function 只接受一个参数，使用cmp_to_key，可以实现自定义的排序逻辑，如上述，也可以实现其他逻辑，比较经典的是 leetcode-179最大数，要求我们将数字按照特定的规律排序，然后返回一个长的字符串，参考答案： class Solution: def largestNumber(self, nums: List[int]) -> str: # 第一步：定义比较函数，把最大的放左边 # 第二步：排序 # 第三步：返回结果 def compare(x, y): return int(y+x) - int(x+y) nums = sorted(map(str, nums), key=cmp_to_key(compare)) print(cmp_to_key) return "0" if nums[0]=="0" else ""....

参考地址： https://linuxconfig.org/how-to-write-a-simple-systemd-service https://www.freedesktop.org/software/systemd/man/systemd.service.html 前言 systemd是系统的服务和进程的管理工具，在linux系统下，我们使用 ps aux | head，我们可以看到，系统启动的第一个进程就是systemd。 有时候，我们想要让程序运行在后台，而不是一直在前台，开一个终端挂着。（使用nohup可以实现这个） 有时候，想要在开机的时候就自动启动某个服务，比如redis、mysql、nginx这些，这时候，我们就可以将这些程序的启动编写成为一个服务，这样，在系统启动的时候，systemd会自动加载服务配置，然后启动这些服务。 现在，我想要创建一个python jupyter notebook服务。 创建文件 systemd services存在路径 /etc/systemd/system 下，我们在这路径下创建的 .service 文件，都可以作为系统服务运行。 我们创建一个 notebook.service vi notebook.service 文件创建完毕后，我们开始编写里面的内容，一个 .service文件里面包含三个关键部分： Unit, Service, Install Unit 对于一个简单服务来说，我们在 [Unit] 这个块只要写上服务描述就可以了，字段为Description。 [Unit] Description=Jupyter notebook service at port[8080] Serivce [Service] 块是服务配置的集合，这里面的配置声明了该如何去运行这个服务。 [Service] Type=simple ExecStart=/usr/bin/env /root/miniconda3/bin/jupyter notebook Restart=on-failure User=root WorkingDirectory=/tmp/notebook 在Serivce声明中，我们首先要说明这个服务的类型 Type=simple 然后，是最重要的部分，我们需要告诉系统应该去执行什么东西： ExecStart=/usr/bin/env /root/miniconda3/bin/jupyter notebook， 这里，我们指定了执行 jupyter notebook 这个命令，前面加载了用户的环境变量。 随后指定这个服务的重启策略：Restart=on-failure， 我要求的是启动失败后重启 最后，这个服务运行的角色：User=root，以及运行时所在路径： WorkingDirectory=/tmp/notebook...

今天做了一道有点意思的算法题目，在这里记录下。提交记录 leetcode 179: 最大数 给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。 注意：输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数。 示例 1： 输入：nums = [10,2] 输出：“210” 示例 2： 输入：nums = [3,30,34,5,9] 输出：“9534330” 提示： 1 <= nums.length <= 100 0 <= nums[i] <= 109 上最终AC代码： def greater(a, b): # 对比函数，a > b # a, b expect str return int(a + b) - int(b + a) > 0 # 快排 def pivot(arr, low, high): x = arr[high] j = low - 1 for i in range(low, high): if greater2(arr[i], x): j += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] j += 1 arr[j], arr[high] = arr[high], arr[j] return j def quick_sort(arr, low, high): if low < high: pi = pivot(arr, low, high) quick_sort(arr, low, pi - 1) quick_sort(arr, pi + 1, high) class Solution: def largestNumber(self, nums: List[int]) -> str: nums = [str(n) for n in nums] quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1) if nums[0] == '0': return '0' return ''....

前言 HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，是一种跨平台传输的文件格式，存储图像和数据 优势 通用数据模型，可以通过无限多种数据类型表示非常复杂、异构的数据对象和各种各样的元数据 高速原始数据采集 可移植和可扩展，文件大小没有限制 自描述的，不需要外部信息应用程序来解释文件的结构和内容 拥有用于管理、操作、查看和分析数据的开源工具和应用程序软件生态系统 在各种计算平台和编程语言（包括C、C++、Fortran90和Java）上运行的软件库。 参考文章链接： 大数据存储 hdf5简介 实践 环境安装 对于go语言，hdf5已经有了支持的库： gonum/hdf5，我们可以直接安装这个包，并且使用。 需要注意的是，这个包使用了 cgo，依赖了hdf5的C语言库，因此，需要我们自己预先安装，使用centos系统，可以很方便安装，直接使用命令： yum install -y hdf5 hdf5-devel 当然，如果系统没有软件源的话，hdf5也提供了源码安装，下载 hdf5-1.12.1，解压后，执行安装： cd hdf5-1.12.1 ./configure --prefix /usr/local make -j 2 && make install 然后我们初始化一个项目，名为 h5，用于编写go、hdf5 的简单测试用例 mkdir -p ~/go/src/h5 cd ~/go/src/h5 go mod init # 安装 go get -v gonum.org/v1/hdf5 使用 创建文件 func main() { // 创建hdf5文件 f, err := hdf5....

很久之前玩过的python socket，今天用来做个双向的通信程序。 服务端代码： server.py # coding: utf-8 # tcp stream server import socket import logging import time import datetime as dt from threading import Thread, currentThread # 配置logging logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s%(levelname)s%(process)s%(threadName)s|%(message)s", ) class Server: """ socket 服务端 """ def __init__(self, host='localhost', port=8099): self._sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self._sock.bind((host, port)) self.msg = None def read(self, conn: socket.socket = None): """ 从tcp连接里面读取数据 """ while True: try: data = conn....