TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11
Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games
Hashtags
Търсене: #packages
@djangoproject · Post #131 · 01.09.2016 г., 03:27
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ This page provides 32- and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension #packages for the official #CPython distribution of the #Python programming language. The files are unofficial (meaning: informal, unrecognized, personal, unsupported, no warranty, no liability, provided "as is") and made available for testing and evaluation purposes.
@djangoproject · Post #225 · 15.01.2017 г., 07:15
http://www.pyinstaller.org/ #PyInstaller is a program that #freezes (#packages) Python programs into #stand_alone#executables, under Windows, Linux, Mac OS X, FreeBSD, Solaris and AIX. Its main advantages over similar tools are that PyInstaller works with Python 2.7 and 3.3—3.5, it builds smaller executables thanks to transparent compression, it is fully multi-platform, and use the OS support to load the dynamic libraries, thus ensuring full compatibility.
@djangoproject · Post #535 · 28.12.2017 г., 10:12
https://docs.pipenv.org/ #Pipenv — the officially recommended #Python#packaging tool from Python.org, free (as in freedom). Pipenv is a tool that aims to bring the best of all packaging worlds (#bundler, #composer, #npm, #cargo, #yarn, etc.) to the Python world. #Windows is a first–class citizen, in our world. It automatically creates and manages a #virtualenv for your projects, as well as adds/removes #packages from your #Pipfile as you install/uninstall packages. It also generates the ever–important Pipfile.lock, which is used to produce deterministic builds.