chart 是 Helm 的应用打包格式.chart 由一系列文件组成,这些文件描述了 Kubernetes 部署应用时所需要的资源,比如 Service.Deployment.PersistentVolumeClaim.Secret.ConfigMap 等. 单个的 chart 可以非常简单,只用于部署一个服务,比如 Memcached:chart 也可以很复杂,部署整个应用,比如包含 HTTP Servers. Database.消息中间件.cache 等. chart 将这些文件放置在预定

一.定义目录结构目的 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 二.软件目录结构规范

Atititi.名字 姓名 name 起名naming spec 的构成结构规范v2 qc2.docx 1.1. 职业名 官职等 amir 阿米尔 放前面1 1.2. 本名1 1.3. 父名,祖名,一直可以上溯到亚当1 1.4. 家族名,姓(即 family name ,姓,小家族名)1 1.5. 部族名,部落名,村名 (大家族名)1 1.6. 称号最后面:比如阿克巴2 1.7. 地方名2 1.7.1. 以动物植物命名,野狗林,老树沟2 1.7.2. 以开拓者家族命名,孙家沟2 1.7.3. 形

软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费

目录Day-Python-迭代器&生成器 21.生成器 21.1.生成器引入 21.2.生成器作用 31.3.创建生成器的方法 31.4.用函数来实现复杂的生成器 51.5.把函数变成生成器通过yield来实现 61.6.函数定义中包含yield关键字==generator生成器 81.7.通过yield实现单线程并发运算效果 92.迭代器 102.1.迭代器的定义 102.2.inter()函数-将列表.字典.字符串转换成迭代器 112.3.小结 123.装饰器 123.1.装饰器-最初需求

Atitit 乌合之众读后感attilax总结 与读后感结构规范总结 1. 背景概览与鸟瞰overview 1 1.1. 社会背景 与 历史事件背景  与历史时间背景 1 1.2. 书籍简绍 2 1.3. 作者简介 2 1.4. 目录(17章) 2 2. 过滤与摘要提取 3 2.1. 关键词 3 2.2. 经典语录提取 3 2.3. 成语提取 3 2.4. 典故提取 3 2.5. 其他故事提取 3 2.6. 精华与糟粕(反模式) 3 3. 二次加工 ,水平扩展 垂直扩展 自定义评价 4 3.1.

1.列表生成式,迭代器&生成器 要求把列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]里面的每个值都加1,如何实现? 匿名函数实现: a = map(lambda x:x+1, a) for i in a: print(i) 列表生成式实现: a = [i+1 for i in range(10)] 生成器 通过列表生成式,可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数

知识内容: 1.模块的定义与分类 2.模块的导入 3.模块与包 4.不同目录下的模块调用 一.模块的定义与分类 1.什么是模块 模块就是实现了某个功能的代码集合,模块是由一大堆代码构成的 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 如:os 是系统相关的模块:re是处理正则表达式相关的模块 2.模块

##__name__变量被其他模块调用的时候就不是main,所以就有这种使用if __name__=='__main__': ##软件目录结构规范为什么要设计好目录结构?"设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度:    1. 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题.    2. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序

json(可以序列化简单数据类型,用于不同语言之间的数据交换传输)import jsonjson.dumps() 写入json.loads() 读取json.dump(info,f) == f.write(json.dumps(info))json.load(f) == json.loads(f.read())pickle(pickle是json的一种扩展,可以序列化函数,pickle只支持python)import picklepickle.dumps()pickle.loads()pickl

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def

为什么要设计好目录结构   "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间

为什么要设计好目录结构? 参考:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 1.一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题: 2.另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性: 我是比较偏向于后者的,因为

设计一个层次清晰的目录结构,就是为了达到这两点: 可读性高:不熟悉项目的人,一眼就能看懂目录结构. 可维护性高:随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 目录组织方式: ATM├── bin│   └── start.py├── conf│   └── settings.py├── core│   └── test_main.py├── db│   └── db.json├── docs├── lib│   └── common.py├── log│   └──

本文结合最近心得,希望对项目结构方面知识进行归纳,包括两部分 一.目录结构的说明 二.目录结构标准规范(以百度efe团队为例) 下面切入正题: 一.项目目录结构说明: 项目结构具体说明: 1.src目录: src目录用于存放开发时源文件,发布时 必须(MUST) 被删除.包括字体font,js,less等. 2.public目录: 可以作为根目录,所谓根目录是指最上一级的目录,比如一个目录对应的是 www.example.com/,例如:本篇博客中,我们要以public目录为根目录: 在www.

在设计大型项目时需要规范目录结构. 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo | |-- foo/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py | | |-- test_main.py | | | |-- __init__.py | |-- main.py | |-- docs/ | |-- conf.py | |-- abc.rst | |-- setup.py |-- requirements

1:绝对定位不是随便用的. 2:一定要用相对定位控制文档流,在相对定位里面使用绝对定位控制具体的位置. 3:代码结构尽量简化. 不要加不必要的span: 不要加不必要的类: 4:控制字体样式的类尽量写在父级元素.除非是a元素. 5:切图的原则:切的图尽量是代码容易编写,代码尽量完美实现设计图. 列表logo型的,要统一logo图片大小,不仅方便切图,而且代码实现简单. PS操作步骤: 多选中各logo图层(不是选中logo图层组哦).选中矩形选择框选中图层,切换到移动工具,点击垂直居中. 新建P

设计项目目录结构和'代码编码风格'一样, 是为了达到以下两点: 可读性高 可维护性高 目录组织方式 Stackoverflow上有一些比较好的范式.

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能