ShutLil.rmtree () est une fonction de Python qui supprime récursivement l'intégralité de l'arborescence du répertoire. Il peut supprimer les dossiers spécifiés et tous les contenus. 1. Utilisation de base: utilisez ShutLil.rmtree (Path) pour supprimer le répertoire, et vous devez gérer FileLenotFoundError, PermissionError et autres exceptions. 2. Application pratique: vous pouvez effacer les dossiers contenant des sous-répertoires et des fichiers en un seul clic, tels que des données temporaires ou des répertoires mis en cache. 3. Remarques: L'opération de suppression n'est pas restaurée; FilenotFoundError est lancé lorsque le chemin n'existe pas; Il peut échouer en raison d'autorisations ou d'occupation des fichiers. 4. Paramètres facultatifs: les erreurs peuvent être ignorées par ignore_errors = true

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont s?res et efficaces.

Utilisez le multiprocessement.queue pour transmettre des données en toute sécurité entre plusieurs processus, adaptés aux scénarios de plusieurs producteurs et consommateurs; 2. Utilisez le multiprocessement.Pipe pour atteindre une communication bidirectionnelle à grande vitesse entre deux processus, mais uniquement pour les connexions à deux points; 3. Utilisez la valeur et le tableau pour stocker des types de données simples dans la mémoire partagée et doivent être utilisés avec le verrouillage pour éviter les conditions de concurrence; 4. Utiliser Manager pour partager des structures de données complexes telles que les listes et les dictionnaires, qui sont très flexibles mais ont de faibles performances, et conviennent aux scénarios avec des états partagés complexes; Les méthodes appropriées doivent être sélectionnées en fonction de la taille des données, des exigences de performance et de la complexité. La file d'attente et le gestionnaire conviennent le plus aux débutants.

Utilisez Boto3 pour télécharger des fichiers sur S3 pour installer d'abord Boto3 et configurer les informations d'identification AWS; 2. Créez un client via boto3.client ('s3') et appelez la méthode upload_file () pour télécharger des fichiers locaux; 3. Vous pouvez spécifier S3_KEY comme chemin cible et utiliser le nom de fichier local s'il n'est pas spécifié; 4. Des exceptions telles que FileLoTFoundError, NocRedentialSerror et ClientError doivent être gérées; 5. ACL, ContentType, StorageClass et Metadata peuvent être définis via le paramètre ExtraCargs; 6. Pour les données de mémoire, vous pouvez utiliser ByTesio pour créer des mots

Pythonlistscani implémentation make ajout () Penouspop () popoperations.1.USEAPPEND () Two -celief StoteTopofThestack.2.USEP OP () ToreMoveanDreturnTeTop élément, assurant à cocheterthestackisNotEmptoavoidIndexerror.3

FaibleReferensexisttoAllowreferencingObjectwithoutpreveting theirgarbageCollection, aidant à réviser les éléments de liaison

Utilisez la bibliothèque Pythonschedule pour implémenter facilement les taches de synchronisation. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinStallSchedule, puis importez les modules de planification et de temps, définissez les fonctions qui doivent être exécutées régulièrement, puis utilisez la calendrier.every () pour définir l'intervalle de temps et lier la fonction de tache. Enfin, appelez calendrier.run_pending () et time.sleep (1) dans une boucle de temps pour exécuter en continu la tache; Par exemple, si vous exécutez une tache toutes les 10 secondes, vous pouvez l'écrire comme calendrier. Chaque (10) .seconds.do (travail), qui prend en charge la planification par quelques minutes, heures, jours, semaines, etc., et vous pouvez également spécifier des taches spécifiques.

Pour créer un environnement virtuel Python, vous pouvez utiliser le module VENV. Les étapes sont: 1. Entrez le répertoire de projet pour exécuter l'environnement Python-Mvenvenv pour créer l'environnement; 2. Utilisez SourceEnv / Bin / Activer sur Mac / Linux et Env \ Scripts \ Activate sur Windows; 3. Utilisez le package d'installation PiPinstall, PipFreeze> exigence.txt pour exporter les dépendances; 4. Veillez à éviter de soumettre l'environnement virtuel à GIT et confirmez qu'il est dans le bon environnement pendant l'installation. Les environnements virtuels peuvent isoler les dépendances du projet pour prévenir les conflits, en particulier adaptés au développement multi-projets, et les éditeurs tels que PyCharm ou VScode sont également