


Vorherige Ausgabe für den FTP-Download-Status überschreiben
Im Zusammenhang mit der Entwicklung eines FTP-Downloaders kann es erforderlich sein, den Download-Fortschritt anzuzeigen in einer einzigen Zeile, die regelmäßig aktualisiert wird. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht den ersten Ansatz:
ftp.retrbinary("RETR " + file_name, process) def process(data): print(os.path.getsize(file_name)/1024, 'KB / ', size, 'KB downloaded!') file.write(data)
Dieser Ansatz führt jedoch zu mehreren Ausgabezeilen, die den Fortschritt nicht widerspiegeln. Um dieses Problem zu beheben, können wir den End-Parameter in der print()-Funktion nutzen.
print(os.path.getsize(file_name)/1024+'KB / '+size+' KB downloaded!', end='\r')
In Python 3.x können wir mit dem End-Parameter ein Zeichen oder eine Zeichenfolge angeben, die an das Ende angehängt werden soll die gedruckte Zeile. Indem wir es auf „r“, einen Wagenrücklauf, setzen, setzen wir den Cursor an den Anfang der aktuellen Zeile zurück, ohne eine neue Zeile hinzuzufügen. Dadurch wird die vorherige Ausgabe effektiv überschrieben, sodass wir den Fortschritt in einer einzigen Aktualisierungszeile anzeigen können.
Für Python 2.6 können wir das Modul __future__ verwenden, um das Drucken im Python 3-Stil zu ermöglichen:
from __future__ import print_function # Code remains the same as in Python 3.x
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie überschreibe ich die vorherige Ausgabe für die Echtzeitanzeige des FTP-Download-Fortschritts?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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