TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #9 · 7 јан.

Иногда бывает ситуация когда dev-сервер по какой-либо причине не закрылся и висит в процессах, занимая порт. Это может быть из-за падения IDE или просто сам забыл погасить и закрыл терминал. Для таких случаев я набросал простую функцию с командой: kill_on_port() { port=$(lsof -t -i:$1) echo "KILL PROCESS:" $port sudo kill -9 $port } alias killonport="kill_on_port $@" Код поместить в ~/.bashrc и рестартнуть систему. Если во время старта dev-сервера получаете ошибку что порт уже занят, просто выполните команду, подставив свой порт. Bash kill_on_port 8000 Скорее всего бесполезно, если другой процесс назначен на перезапуск вашего dev-сервера в случае падения. Имя команды можете изменить на любое другое. #linux

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #memcached

当前筛选 #memcached清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #411 · 13.08.2017 г., 12:08

http://sendapatch.se/projects/pylibmc/ #pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library. The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it. pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.

djangoproject

@djangoproject · Post #410 · 13.08.2017 г., 11:53

https://pypi.python.org/pypi/python-memcached This software is a 100% Python interface to the #memcached#memory#cache daemon. It is the #client side software which allows storing values in one or more, possibly remote, memcached servers. Search google for memcached for more information.

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