TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #281 · 18 авг.

Что-то вы гоните насчет "привычного вида формата 755 и 644". Я вот вообще не понял что это!😳 Действительно, что означают цифры которые мы получили в прошлом посте? Это кодировка, заключающая в себе режимы доступа к файлу. Подробней можно почитать в статье про chmod. Там можно увидеть альтернативное обозначение того же самого с помощью символов r w x, что значит чтение, запись, исполнение. Чтобы преобразовать восьмеричное число в такое обозначение в Python есть готовая функция >>> stat.filemode(0o755) '?rwxr-xr-x' Мы видим 3 группы по 3 символа, дающие 3 типа доступа для 3 типов юзеров. А что за знак вопроса в начале? Давайте передадим в эту функцию необрезанное значение от os.stat >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) 'drwxr-xr-x' Это данные, которые мы безжалостно обрезали в прошлый раз😼 Первый символ обозначает тип объекта. Это может быть файл (-), директория (d) или симлинк (l). Вот простая схема данной кодировки [1][3][3][3] │ │ │ │ │ │ │ └──> Others Permissions │ │ └─────> Group Permissions │ └────────> Owner Permissions └───────────> File Type (разверните экран если вы с телефона) Если вы попробуете получить пермишены для симлинка то получите пермишены для файла >>> path = '.venv/bin/python3' >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) '-rwxr-xr-x' Чтобы получить свойства именно симлинка, нужно это явно указать >>> stat.filemode(os.stat(path, follow_symlinks=False).st_mode) 'lrwxrwxrwx' #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #keydb

当前筛选 #keydb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