Python中使用异常处理来判断运行的操作系统平台方法
代码实例:
try:
import termios, TERMIOS 1
except ImportError:
try:
import msvcrt 2
except ImportError:
try:
from EasyDialogs import AskPassword 3
except ImportError:
getpass = "default_getpass" 4
else:
getpass = "AskPassword" 5
else:
getpass = "win_getpass"
else:
getpass = "unix_getpass"
1:termios 是 UNIX 独有的一个模块,它提供了对于输入终端的底层控制。如果这个模块无效 (因为它不在你的系统上,或你的系统不支持它),则导入失败,Python 引发我们捕捉的 ImportError 异常。
2:OK,我们没有 termios,所以让我们试试 msvcrt,它是 Windows 独有的一个模块,可以提供在 Microsoft Visual C++ 运行服务中的许多有用的函数的一个API。如果导入失败,Python 会引发我们捕捉的 ImportError 异常。
3:如果前两个不能工作,我们试着从 EasyDialogs 导入一个函数,它是 Mac OS 独有的一个模块,提供了各种各样类型的弹出对话框。再一次,如果导入失败,Python 会引发一个我们捕捉的 ImportError 异常。
4:这些平台特定的模块没有一个有效 (有可能,因为 Python 已经移植到了许多不同的平台上了),所以我们需要回头使用一个缺省口令输入函数 (这个函数定义在 getpass 模块中的别的地方)。注意我们在这里所做的:我们将函数 default_getpass 赋给变量 getpass。如果你读了官方 getpass 文档,它会告诉你 getpass 模块定义了一个 getpass 函数。它是这样做的:通过绑定 getpass 到正确的函数来适应你的平台。然后当你调用 getpass 函数时,你实际上调用了平台特定的函数,是这段代码已经为你设置好的。你不需要知道或关心你的代码正运行在何种平台上;只要调用 getpass,则它总能正确处理。
5:一个 try...except 块可以有一条 else 子句,就像 if 语句。如果在 try 块中没有异常引发,然后 else 子句被执行。在本例中,那就意味着如果 from EasyDialogs import AskPassword 导入可工作,所以我们应该绑定 getpass 到 AskPassword 函数。其它每个 try...except 块有着相似的 else 子句,当我们发现一个 import 可用时,就绑定 getpass 到适合的函数。

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이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

PS 페더 링은 이미지 가장자리 블러 효과로, 가장자리 영역에서 픽셀의 가중 평균에 의해 달성됩니다. 깃털 반경을 설정하면 흐림 정도를 제어 할 수 있으며 값이 클수록 흐려집니다. 반경을 유연하게 조정하면 이미지와 요구에 따라 효과를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 캐릭터 사진을 처리 할 때 더 작은 반경을 사용하여 세부 사항을 유지하고 더 큰 반경을 사용하여 예술을 처리 할 때 흐릿한 느낌을줍니다. 그러나 반경이 너무 커서 가장자리 세부 사항을 쉽게 잃을 수 있으며 너무 작아 효과는 분명하지 않습니다. 깃털 효과는 이미지 해상도의 영향을받으며 이미지 이해 및 효과 파악에 따라 조정해야합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PS 페더 링은 이미지 세부 사항 손실, 색상 포화 감소 및 노이즈 증가로 이어질 수 있습니다. 충격을 줄이려면 더 작은 깃털 반경을 사용하고 레이어를 복사 한 다음 깃털을 복사 한 다음 깃털 전후에 이미지 품질을 조심스럽게 비교하는 것이 좋습니다. 또한 깃털이 모든 경우에 적합하지는 않으며 때로는 마스크와 같은 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

두 가지 주요 이미지 처리 기술의 차이가 있습니다 : 깃털과 흐림. 페더 링은 주로 이미지의 단단한 가장자리를 부드럽게하며 투명성 또는 불투명도를 변경하여 자연스러운 구배 효과를 만듭니다. 이는 컷 아웃 및 합성과 같은 장면에 적합합니다. 블러는 이미지의 전반적인 선명도를 줄이고 세부 사항을 덜 분명하게 만듭니다. 그것은 종종 흐릿한 예술적 개념을 만들거나 배경을 흐리게하거나 이미지 노이즈를 줄이는 데 사용됩니다.
