TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #169 · 21 окт.

А знаете ли вы, что в Bash есть особая переменная "$_" ? Из описания можно узнать, что в переменную "$_" помещается последний аргумент последней команды. Что-то знакомое? Конечно, в Python есть примерно тоже самое. Мы знаем, что дата первого релиза Bash (8 июня 1989) несколько раньше чем первый релиз Python (20 февраля 1991). Если учесть, что по задумке автора Python это агрегация самых успешных практик отовсюду, можно ли сказать что именно эта фишка к нему пришла из Bash? Ни подтверждения ни опровержения я пока не нашел. Давайте просто считать это совпадением 😉 А как это может быть полезно в Bash? Приведу простой пример, который оценят те, кто часто работает в терминале. Допустим, нам надо создать директорию и зайти в неё. Что обычно делаем? :~$ mkdir foldername :~$ cd foldername :~/foldername$ Как это сделать в одну команду? :~$ mkdir foldername && cd foldername :~/foldername$ Уже лучше, но хочется короче, без повторов. Вот тут и пригодится наша переменная. Напомню, что в неё сохраняется последний аргумент предыдущей команды. :~$ mkdir foldername && cd $_ :~/foldername$ _________________ PS. Символы "&&"" разделяют команды и означают, что требуется выполнить вторую команду только если первая завершилась успешно. #linux#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #fibers

当前筛选 #fibers清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00

#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly