需要 Python 3.4+,一个参数用来选择测试搜索服务还是 GAE 服务。测试 GAE 服务的话需要先修改开头的两个变量。从标准输入读取 IP 地址或者 IP 段(形如 192.168.0.0/16)列表,每行一个。可用 IP 输出到标准输出。实时测试结果输出到标准错误。50 线程并发。
checkgoogleip
#!/usr/bin/env python3 import sys from ipaddress import IPv4Network import http.client as client from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import argparse import ssl import socket # 先按自己的情况修改以下几行 APP_ID = 'your_id_here' APP_PATH = '/fetch.py' context = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLSv1) context.verify_mode = ssl.CERT_REQUIRED context.load_verify_locations('/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt') class HTTPSConnection(client.HTTPSConnection): def __init__(self, *args, hostname=None, **kwargs): self._hostname = hostname super().__init__(*args, **kwargs) def connect(self): super(client.HTTPSConnection, self).connect() if self._tunnel_host: server_hostname = self._tunnel_host else: server_hostname = self._hostname or self.host sni_hostname = server_hostname if ssl.HAS_SNI else None self.sock = self._context.wrap_socket(self.sock, server_hostname=sni_hostname) if not self._context.check_hostname and self._check_hostname: try: ssl.match_hostname(self.sock.getpeercert(), server_hostname) except Exception: self.sock.shutdown(socket.SHUT_RDWR) self.sock.close() raise def check_ip_p(ip, func): if func(ip): print(ip, flush=True) def check_for_gae(ip): return _check(APP_ID + '.appspot.com', APP_PATH, ip) def check_for_search(ip): return _check('www.google.com', '/', ip) def _check(host, path, ip): for chance in range(1,-1,-1): try: conn = HTTPSConnection( ip, timeout = 5, context = context, hostname = host, ) conn.request('GET', path, headers = { 'Host': host, }) response = conn.getresponse() if response.status < 400: print('GOOD:', ip, file=sys.stderr) else: raise Exception('HTTP Error %s %s' % ( response.status, response.reason)) return True except KeyboardInterrupt: raise except Exception as e: if isinstance(e, ssl.CertificateError): print('WARN: %s is not Google\'s!' % ip, file=sys.stderr) chance = 0 if chance == 0: print('BAD :', ip, e, file=sys.stderr) return False else: print('RE :', ip, e, file=sys.stderr) def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Check Google IPs') parser.add_argument('service', choices=['search', 'gae'], help='service to check') args = parser.parse_args() func = globals()['check_for_' + args.service] count = 0 with ThreadPoolExecutor(max_workers=50) as executor: for l in sys.stdin: l = l.strip() if '/' in l: for ip in IPv4Network(l).hosts(): executor.submit(check_ip_p, str(ip), func) count += 1 else: executor.submit(check_ip_p, l, func) count += 1 print('%d IP checked.' % count) if __name__ == '__main__': main()

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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