crontab 时间说明 # .---------------- minute (0 - 59) # | .------------- hour (0 - 23) # | | .---------- day of month (1 - 31) # | | | .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ... # | | | | .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR #sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat # | | | | | # * * * * * command to be executed minute：代表一小时内的第几分，范围 0-59。 hour：代表一天中的第几小时，范围 0-23。 mday：代表一个月中的第几天，范围 1-31。 month：代表一年中第几个月，范围 1-12。 wday：代表星期几，范围 0-7 (0及7都是星期天)。 who：要使用什么身份执行该指令，当您使用 crontab -e 时，不必加此字段。 command：所要执行的指令。...

长度范围是0到65535 varchar(255) 和 varchar(256)的区别 长度超过255时，用2个字节存储列的实际长度，未超过时用一个字段

Python 中的协程 函数也叫子程序，其调用过程一般为：Main中调用A，等待A结束后调用B，等待B结束后调用C… 函数的调用一般是单入口。 相比于函数，协程可以有多个入口来暂停(切换到其他协程执行)和恢复协程的执行。另外，协程的调用不像函数调用需要主函数按照特定顺序依次调用子程序，协程之间是协作关系，可以来回切换。 相比于线程，他们都是通过切换达到协作的目的。线程是由操作系统调度来实现切换，而协程是语言级别的切换，开销更小。 Python中，可以用生成器中的yield实现协程（支持不完全） 协程实现生产者／消费者模型1 import time def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('consuming {}'.format(n)) time.sleep(1) r = '200 OK' def produce(c): next(c) # 启动协程，Python2写法： c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('producing: {}'.format(n)) r = c.send(n) print('consumer return: {}'.format(r)) c.close() # 关闭协程 c = consumer() produce(c) 运行结果： producing: 1 consuming 1 consumer return: 200 OK producing: 2 consuming 2 consumer return: 200 OK producing: 3 consuming 3 consumer return: 200 OK producing: 4 consuming 4 consumer return: 200 OK producing: 5 consuming 5 consumer return: 200 OK 用连接协程的方式创建管道2 def producer(sentence, next_coroutine): tokens = sentence....

在包的__init__.py中，__path__变量指定包的搜索路径。__path__[0]默认为空，Pycharm中会将__path__[0]改为项目的根目录，以便我们可以用绝对路径的方式导入模块。 当需要在运行时确定使用哪一套配置时，__path__可以派上用场。如： env = os.environ.get('ENV','dev') __path__ = os.path.abspath(os.path.join(__path__[0], env))

随机种子（Random Seed）是计算机专业术语，一种以随机数作为对象的以真随机数（种子）为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。1 也就是说，如果我们知道种子，既可以用相同的随机数生成器生成相同的随机数。如： In [31]: random.seed(666) In [32]: random.randint(1,100) Out[32]: 59 In [33]: random.seed(666) In [34]: random.randint(1,100) Out[34]: 59 In [35]: random.randint(1,100) Out[35]: 56 百度百科 ↩︎