FastDFS は、多数の小さなファイルを保存するのに非常に適しています。残念ながら、ファイル名は、保存に成功した後の保存場所に基づいて生成される file_id です。多くのアプリケーション シナリオでは、ソース コードを変更せずに、ストレージ クライアント fdfs_client にデータベースを追加して、カスタム ファイル名と fastdfs の file_id の間のマッピング関係を保存し、カスタム ファイル名を間接的に実装できます。アクセスとアクセス、ここではリードを選択します。ちなみに、Taobao には FastDFS と同様のファイル ストレージ システム TFS があり、カスタム ファイル名については、mysql を使用してマッピング関係を保存します。そのため、このソリューションでは mysql 自体がボトルネックになると思います。 。
準備作業:
fastdfs環境のインストール…少し…(公式:https://code.google.com/p/fastdfs/)
redis環境のインストール…少し…(公式: http://redis.io/)
は Python で実装されているため、fastdfs の Python クライアントをインストールする必要があります (ダウンロード: https://fastdfs.googlecode.com/files/fdfs_client-py-1.2.6.tar) .gz)
Python の redis クライアント、https://pypi.python.org/pypi/redis にアクセスして
# -*- coding: utf-8 -*- import setting from fdfs_client.client import * from fdfs_client.exceptions import * from fdfs_client.connection import * import redis import time import logging import random logging.basicConfig(format='[%(levelname)s]: %(message)s', level=logging.DEBUG) logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) class RedisError(Exception): def __init__(self, value): self.value = value def __str__(self): return repr(self.value) class fastdfsClient(Fdfs_client): def __init__(self): self.tracker_pool = ConnectionPool(**setting.fdfs_tracker) self.timeout = setting.fdfs_tracker['timeout'] return None def __del__(self): try: self.pool.destroy() self.pool = None except: pass class fastdfs(object): def __init__(self): ''' conf_file:配置文件 ''' self.fdfs_client = fastdfsClient() self.fdfs_redis = [] for i in setting.fdfs_redis_dbs: self.fdfs_redis.append(redis.Redis(host=i[0], port=i[1], db=i[2])) def store_by_buffer(self,buf,filename=None,file_ext_name = None): ''' buffer存储文件 参数: filename:自定义文件名,如果不指定,将远程file_id作为文件名 file_ext_name:文件扩展名(可选),如果不指定,将根据自定义文件名智能判断 返回值: { 'group':组名, 'file_id':不含组名的文件ID, 'size':文件尺寸, 'upload_time':上传时间 } ''' if filename and random.choice(self.fdfs_redis).exists(filename): logger.info('File(%s) exists.'%filename) return random.choice(self.fdfs_redis).hgetall(filename) t1 = time.time() # try: ret_dict = self.fdfs_client.upload_by_buffer(buf,file_ext_name) # except Exception,e: # logger.error('Error occurred while uploading: %s'%e.message) # return None t2 = time.time() logger.info('Upload file(%s) by buffer, time consume: %fs' % (filename,(t2 - t1))) for key in ret_dict: logger.debug('[+] %s : %s' % (key, ret_dict[key])) stored_filename = ret_dict['Remote file_id'] stored_filename_without_group = stored_filename[stored_filename.index('/')+1:] if not filename: filename =stored_filename_without_group vmp = {'group':ret_dict['Group name'],'file_id':stored_filename_without_group,'size':ret_dict['Uploaded size'],'upload_time':int(time.time()*1000)} try: for i in self.fdfs_redis: if not i.hmset(filename,vmp): raise RedisError('Save Failure') logger.info('Store file(%s) by buffer successful' % filename) except Exception,e: logger.error('Save info to Redis failure. rollback...') try: ret_dict = self.fdfs_client.delete_file(stored_filename) except Exception,e: logger.error('Error occurred while deleting: %s'%e.message) return None return vmp def remove(self,filename): ''' 删除文件, filename是用户自定义文件名 return True|False ''' fileinfo = random.choice(self.fdfs_redis).hgetall(filename) stored_filename = '%s/%s'%(fileinfo['group'],fileinfo['file_id']) try: ret_dict = self.fdfs_client.delete_file(stored_filename) logger.info('Remove stored file successful') except Exception,e: logger.error('Error occurred while deleting: %s'%e.message) return False for i in self.fdfs_redis: if not i.delete(filename): logger.error('Remove fileinfo in redis failure') logger.info('%s removed.'%filename) return True def download(self,filename): ''' 下载文件 返回二进制 ''' finfo = self.getInfo(filename) if finfo: ret = self.fdfs_client.download_to_buffer('%s/%s'%(finfo['group'],finfo['file_id'])) return ret['Content'] else: logger.debug('%s is not exists'%filename) return None def list(self,pattern='*'): ''' 列出文件列表 ''' return random.choice(self.fdfs_redis).keys(pattern) def getInfo(self,filename): ''' 获得文件信息 return:{ 'group':组名, 'file_id':不含组名的文件ID, 'size':文件尺寸, 'upload_time':上传时间 } ''' return random.choice(self.fdfs_redis).hgetall(filename)
設定をダウンロードします:
# -*- coding: utf-8 -*- #fastdfs tracker, multiple tracker supported fdfs_tracker = { 'host_tuple':('192.168.2.233','192.168.2.234'), 'port':22122, 'timeout':30, 'name':'Tracker Pool' } #fastdfs meta db, multiple redisdb supported fdfs_redis_dbs = ( ('192.168.2.233',6379,0), ('192.168.2.233',6379,1) )

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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