TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #411 · 9 фев.

reload_flag="" if [[ -n "${DEBUG}" ]]; then reload_flag="--reload" fi if [[ -n "${WORKER_COUNT}" ]]; then workers=${WORKER_COUNT} else workers=2 fi gunicorn --workers ${workers} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${reload_flag} main.wsgi Писали такие конструкции чтобы проверить наличие флага и сформировать команду правильно? На самом деле можно сделать тоже самое проще. Для этого используются операторы условной подстановки, доступные в оболочках семейства POSIX. :- для установки значений по умолчанию ${WORKER_COUNT:-2} Если переменная не объявлена, то будет дефолтное значение 2. :+ подставляет указанный текст, если переменная не пуста ${DEBUG:+--reload} Если что-то есть в переменной то распечатается текст после символа +, в противном случае - ничего. Удобно для опциональных флагов, как в нашем примере. Итого наш скрипт может выглядеть так: gunicorn --workers ${WORKER_COUNT:-2} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${DEBUG:+--reload} main.wsgi Есть еще два оператора. := не только подставить дефолтное значение, но и присвоить его переменной, если она пуста # никаких переменных еще нет VAL1=${VAL2:=hello} # теперь доступны обе echo $VAL1 $VAL2 # hello hello :? остановить выполнение с ошибкой, если переменной нет. echo ${MISS:?is required} bash: MISS: is required Код выхода будет 1. #tricks#linux

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #luigi

当前筛选 #luigi清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #275 · 18.03.2017 г., 01:51

https://github.com/spotify/luigi Writing batch jobs is generally only one part of processing heaps of data; you also have to string all the jobs together into something resembling a #workflow or a #pipeline. #Luigi, created by Spotify and named for the other plucky plumber made famous by Nintendo, was built to "address all the plumbing typically associated with long-running batch processes." With Luigi, a developer can take several different unrelated data processing tasks — "a Hive query, a Hadoop job in Java, a Spark job in Scala, dumping a table from a database" — and create a workflow that runs them, end to end. The entire description of a job and its dependencies are created as Python modules, not as XML config files or another data format, so it can be integrated into other Python-centric projects. #Machine_learning