大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习频道的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python学习频道的解答,让我们一起看看吧。
Python celery的原理是什么 / 网络技术编程?
Celery是一个专注于实时处理和任务调度的分布式任务队列。所谓任务就是消息,消息中的有效载荷中包含要执行任务需要的全部数据。使用Celery的常见场景如下:
1. Web应用。当用户触发的一个操作需要较长时间才能执行完成时,可以把它作为任务交给Celery去异步执行,执行完再返回给用户。这段时间用户不需要等待,提高了网站的整体吞吐量和响应时间。
2. 定时任务。生产环境经常会跑一些定时任务。假如你有上千台的服务器、上千种任务,定时任务的管理很困难,Celery可以帮助我们快速在不同的机器设定不同种任务。
3. 同步完成的附加工作都可以异步完成。比如发送短信/邮件、推送消息、清理/设置缓存等。Celery还提供了如下的特性:1. 方便地查看定时任务的执行情况,比如执行是否成功、当前状态、执行任务花费的时间等。2. 可以使用功能齐备的管理后台或者命令行添加、更新、删除任务。3. 方便把任务和配置管理相关联。
4. 可选多进程、Eventlet和Gevent三种模式并发执行。
5. 提供错误处理机制。- 提供多种任务原语,方便实现任务分组、拆分和调用链。- 支持多种消息代理和存储后端。
学习大数据要有哪些预备知识?
学习大数据需要的预备知识,其实也没有大家想象的那么多,接触过大数据技术的人都是知道,在大数据开发中用到的一些组件许多底层的一些知识都是用Java语言进行开发的,所以,这也是导致现在的大数据开发培训的课程很多都是以Java语言的学习开始的。
这里既然提到了学习大数据要预备哪些知识,我感觉需要预备的知识那就是最好有一些掌握Java相关的一下技术知识,当然,最好是能够在Java开发行业有一定的工作经验的人是更好的。
如果,是零基础的学员大家也不用过于担心害怕,因为现在的大多数的培训机构都是针对于这样的学员设计的大数据开发培训课程,只要是达到了大数据学习需求的学历和一定的思维逻辑的考察,那么学习大数据也是没有任何问题的。
谢邀请。
大数据包括两个层次,一是数据分析,二是技术实现。如果是做数据分析,需要掌握概率统计,时间数列分析,组合最优化,模糊数学,数字信号处理,数据结构,计算方法等内容,主要是数学。如果是做技术实现,则需要掌握数据库,一些算法语言及工具。这两者最好都能有所了解。
大数据产业链围绕数据展开,有数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用,涉及到诸多学科的综合使用,不同的岗位需要的基础知识也不尽相同。下面我以大数据工程师岗位,粗粒度的介绍一下大数据的基础知识。
第一,操作系统知识。大数据平台往往搭建在Linux操作系统之上,所以大数据工程师要有Linux系列操作系统的知识。
第二,数据库基础。大数据一个重要的内容是数据存储,要掌握传统数据库知识,包括建库、建表、sql语句的使用等等。当然在学习大数据的时候还要学习Nosql数据产品。
第三,网络基础。大数据的数据来源于网络,尤其是物联网系统,所以掌握网络基础知识对学习大数据来说非常重要。
第四,程序设计基础。在大数据领域使用比较广泛的编程语言有Python、R、Java、Scala等语言,这些编程语言也是比较常见的,所以掌握其中一门语言对学习大数据来说是至关重要的。
第五,算法基础。大数据分析需要使用到很多算法,学习大数据要了解常见的算法,比如k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归等。
我目前在带大数据团队,对大数据领域比较熟悉,我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
到此,以上就是小编对于python学习频道的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习频道的2点解答对大家有用。