-o max_read=N set maximum size of read requests

时间: 2024-03-08 18:49:16 浏览: 9
在使用curlftpfs挂载FTP目录时,使用`-o max_read=N`选项可以设置每次读取数据的最大字节数。这个选项指定了每次从FTP服务器读取数据的最大字节数,以避免一次性读取大量数据导致内存溢出或网络拥堵。 例如,使用以下命令可以将每次读取的最大字节数设置为1MB: ```shell curlftpfs ftp://username:password@ftpserver /mnt/ftp -o max_read=1048576 ``` 需要注意的是,将`max_read`设置为很小的值可能会导致性能下降,因为需要进行更多的读取操作。另外,如果FTP服务器的文件块大小小于`max_read`,也可能会导致性能下降,因为每次读取时都只能读取一个文件块,而无法一次性读取多个文件块。 因此,建议根据实际情况调整`max_read`的值,以达到最佳的读取性能。
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exec gunicorn -b 0.0.0.0:5000 --name b2c -w${B2C_WEB_WORKERS:-4} b2c.wsgi:app --max-requests $MAX_REQUESTS --max-requests-jitter $MAX_REQUESTS_JITTER --timeout $TIMEOUT

这是一个使用 Gunicorn 启动 Python Web 应用程序的命令。其中,`gunicorn` 是 Python 的一个 WSGI HTTP 服务器,`-b 0.0.0.0:5000` 指定 Gunicorn 监听的 IP 地址和端口号,`--name b2c` 指定 Gunicorn 进程的名称,`-w${B2C_WEB_WORKERS:-4}` 指定 Gunicorn 启动的 Worker 进程数,默认为 4 个,可以通过环境变量 `B2C_WEB_WORKERS` 来覆盖。`b2c.wsgi:app` 指定 Flask 应用程序的入口点,`--max-requests $MAX_REQUESTS` 和 `--max-requests-jitter $MAX_REQUESTS_JITTER` 分别指定每个 Worker 进程处理的最大请求数和最大请求波动值,`--timeout $TIMEOUT` 指定请求的超时时间。通过这个命令,可以启动一个 Python Web 应用程序并监听指定的端口。

写出这段函数的调用方法:int16_t SdFile::read(void* buf, uint16_t nbyte) { uint8_t* dst = reinterpret_cast<uint8_t*>(buf); // error if not open or write only if (!isOpen() || !(flags_ & F_READ)) return -1; // max bytes left in file if (nbyte > (fileSize_ - curPosition_)) nbyte = fileSize_ - curPosition_; // amount left to read uint16_t toRead = nbyte; while (toRead > 0) { uint32_t block; // raw device block number uint16_t offset = curPosition_ & 0X1FF; // offset in block if (type_ == FAT_FILE_TYPE_ROOT16) { block = vol_->rootDirStart() + (curPosition_ >> 9); } else { uint8_t blockOfCluster = vol_->blockOfCluster(curPosition_); if (offset == 0 && blockOfCluster == 0) { // start of new cluster if (curPosition_ == 0) { // use first cluster in file curCluster_ = firstCluster_; } else { // get next cluster from FAT if (!vol_->fatGet(curCluster_, &curCluster_)) return -1; } } block = vol_->clusterStartBlock(curCluster_) + blockOfCluster; } uint16_t n = toRead; // amount to be read from current block if (n > (512 - offset)) n = 512 - offset; // no buffering needed if n == 512 or user requests no buffering if ((unbufferedRead() || n == 512) && block != SdVolume::cacheBlockNumber_) { if (!vol_->readData(block, offset, n, dst)) return -1; dst += n; } else { // read block to cache and copy data to caller if (!SdVolume::cacheRawBlock(block, SdVolume::CACHE_FOR_READ)) return -1; uint8_t* src = SdVolume::cacheBuffer_.data + offset; uint8_t* end = src + n; while (src != end) *dst++ = *src++; } curPosition_ += n; toRead -= n; } return nbyte; }

假设已经创建了一个SdFile对象,名为myFile,要读取其中的数据并存储到一个名为data的缓冲区中,可以调用如下代码: ``` char data[100]; // 缓冲区,用于存储读取的数据 int16_t bytesRead = myFile.read(data, sizeof(data)); // 调用read()方法读取数据 if (bytesRead > 0) { // 成功读取数据 // 处理读取的数据,例如打印出来 Serial.print("Read data: "); Serial.println(data); } else { // 读取失败 Serial.println("Failed to read data!"); } ```

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

url = "https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" def get_buff_low_price (buff_cookie,goods_id,float_rank): print(goods_id) # 定义请求头,包含 API Key headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", } headers['Cookie'] = buff_cookie base_url="https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" base_url= base_url.replace('%goods_id%',str(goods_id)) res_url='' if(float_rank=='luemo_1'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.07&max_paintwear=0.08' elif(float_rank=='luemo_2'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.08&max_paintwear=0.09' else: res_url = '' url =base_url+res_url #print(url) # 发送 GET 请求,获取 API 返回结果 while True: # 一直循环,知道访问站点成功 try: # 以下except都是用来捕获当requests请求出现异常时, # 通过捕获然后等待网络情况的变化,以此来保护程序的不间断运行 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=20) break except requests.exceptions.ConnectionError: print('ConnectionError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except requests.exceptions.ChunkedEncodingError: print('ChunkedEncodingError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except: print('Unfortunitely -- An Unknow Error Happened, Please wait 3 seconds') time.sleep(3) # 解析返回结果 json_data = json.loads(response.text) #print(json_data) buff_price = json_data['data']['items'][0]['price'] return buff_price print(buff_price) print(json_data)

def download_file(url, path, filename): file_path = os.path.join(path, filename) try: response = requests.get(url, stream=True, headers={'Accept-Encoding': None}) total_size = int(response.headers.get('content-length', 0)) block_size = 1024*1024 progress = 0 progress_bar = [[sg.Text('正在更新:')], [sg.ProgressBar(total_size, orientation='h', size=(20, 20), key='progressbar')]] window = sg.Window('自动开票', progress_bar) with open(file_path, 'wb') as f: for data in response.iter_content(block_size): start_time = time.time() f.write(data) progress += len(data) print(progress) # 计算下载速度和调整块大小 duration = time.time()-start_time #print(duration) # 得到下载一个块的时间 if duration > 2 and progress > block_size: # 当下载时间大于2秒以及下载进度条足够 speed = block_size/duration # 计算下载平均速度 # 将下载速度赋值给block_size if block_size > int(speed): # 如果原始块的大小大于后面计算出来的块大小,则将原始块的大小改小,如果是小于还是原来的块大小 block_size = int(speed) start_time = time.time() elif duration < 1 and progress > block_size * 2: # 当下载时间小于1秒并且已经下载超过两个块的大小时,增加块大小 block_size *= 2 start_time = time.time() #print(block_size) # 判断取消事件 window.Read(timeout=0) if progress_bar: progress_bar = window['progressbar'] progress_bar.UpdateBar(progress) sg.Popup('更新完成') print(sg.Popup) window.close() except requests.exceptions.RequestException: sg.Popup('下载更新失败,请检查网络')将以上代码切换为ftp服务器下载文件,服务器地址wei81.68.182.121,用户名为cttest,密码为123

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