TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @DevOPSitsec · Post #2183 · 15 мая
🖥Быстрый Linux-совет: один терминал вместо десятка окон Хочешь держать несколько терминальных сессий открытыми и не плодить кучу окон? Используй `tmux`. Он позволяет запускать отдельные сессии, делить терминал на панели, отключаться от работы и потом возвращаться к ней с того же места. Например, ты подключился к серверу, запустил долгий процесс и не хочешь потерять его при разрыве SSH. Создаешь сессию: tmux new -s myserver Отключаешься от нее - процесс продолжает работать. Потом можно посмотреть список сессий: tmux ls И вернуться обратно: tmux attach -t myserver tmux превращает один терминал в полноценное рабочее пространство. Сессии, окна, панели, detach, reattach - и ты больше не зависишь от одного открытого терминального окна. #linux#terminal#tmux#devops
Поиск: #array
@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017, 06:09
https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Hashtags
@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016, 15:36
https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.