semvec/pypi-packages huggingface dataset:
textory 0.2.7b0
Image Textures
Requires Python: >=3.7

Textory
=======

.. image:: https://travis-ci.com/BENR0/textory.svg?branch=master
    :target: https://travis-ci.com/BENR0/textory

.. image:: https://readthedocs.org/projects/textory/badge/
    :target: https://textory.readthedocs.io/en/latest/

.. image:: https://badge.fury.io/py/textory.svg
    :target: https://badge.fury.io/py/textory

.. image:: https://codecov.io/gh/BENR0/textory/branch/master/graph/badge.svg
  :target: https://codecov.io/gh/BENR0/textory

.. image:: https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.3653939.svg
   :target: https://doi.org/10.5281/zenodo.3653939

.. image:: https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg
   :target: https://opensource.org/licenses/MIT

Textory is a python library for the calculation of windowed statistics of arrays.
It can calculate windowed variograms, pseudo-cross variograms and standard statistics like
mean, std, min, max, etc. for rectangular and round windows.
It can also be used conveniently with xarrays and Satpy scenes.

Documentation is available at https://textory.readthedocs.io.


Installation
------------

Textory can be installed from PyPI with pip: 

.. code-block:: bash

    pip install textory
chipmunks 0.2
Chipmunks is lightweight api gateway based on nginx.
Requires Python: >= 3.5

# chipmunks
![Chipmunks Logo](/chipmunks-tail.png)

Chipmunks（以下简称munks）是用python开发的基于nginx的轻量级微服务网关。

munks可以为你监控集群中所有docker节点中服务，并生成nginx配置文件，将到指定服务的访问请求转发到对应的docker节点指定端口上。

## Why

munks是休闲时候为了不让自己手生的练习之作。在使用python开发时，推行微服务架构其实是不太容易的。python没有java这样完整的微服务生态，非常感谢当时有[nameko](http://github.com/nameko)，解决了基本的服务注册发现和RPC机制（nameko的实现也相当精彩，感兴趣的可以看看）。nameko也有自己的问题，比如服务终端了无法及时发现，导致RPC一直等待。

想为python写一个微服务网关的想法由来已久，我是一个会让工作填满所有时间的人，所以也没有太多的空闲时间来做，趁着2020国庆长假，将这个想法落地了。

## What

munks的整个结构非常简单。如下图所示：

![Munks archtech](/archtech.drawio.png)

munks由绿色的agent和黄色的monitor组成。

agent用于和集群（无论是k8s or swarm或其他形式的集群）中的docker节点交互，监控docker中container的生命周期，并将信息保存到指定的etcd集群中。

monitor利用了etcd3支持watch prefix的特性，监听了/chipmunks这个key prefix，并解析具体的key内容生成了nginx所需要的location的配置文件。

你只需要在nginx的配置文件中include对应的文件即可。

## How

### 0. Requirements

* Docker (in K8S or Swarm)
* etcd3
* Python3.2+

### 1. Install munks agent

当前这个阶段Munks并不打算上到pipy仓库中，主要基于为大家负责的出发点。该项目并没有在生产环境有应用，我尽量让我的考虑更加周全，但是未经验证就上到仓库的确是太草率了。

所以注定了这个教程不会给出非常具体的指令，在使用这个工具的时候你需要明确知道你在做什么。

如果你有自己的私服，相信也应该知道如何加入进去，如果你还没有，但是比较感兴趣，可以试试nexus。

首先你需要clone本项目到docker节点上，然后通过pip进行安装即可。

#### Install Munks Service

如果你使用systemd，那么下面的service文件可以帮你快速的建立起启动脚本

##### Agent Service
```
[Unit]
Description=chipmunks service
After=docker.target

[Service]
Type=simple

## replace with munks install location
## chip-agents configure file。
ExecStart=/usr/local/bin/munks agent -c /etc/chips-agent.conf
Restart=on-abort
TimeoutSec=600

[Install]
WantedBy=multi-user.target
```

使用systemd相关命令enable并且start。

#### Munks agent 的配置文件实例

最简化配置munks可以只配置etc3即可。如果需要更详细的个性化配置，可以参考cli.py
```
[etcd3]
port = 2379
host = 192.168.77.100
```


### 2. Install Munks monitor

在你的nginx前端机上，同样安装munks。方法也就不在详细给出。

同样如果你使用systemd，那么下面的service文件可以帮出你建立启动脚本

##### Monitor Service
```
[Unit]
Description=chipmunks service
After=docker.target

[Service]
Type=simple

## replace with munks install location
## chip-agents configure file。
ExecStart=/usr/local/bin/munks chips -c /etc/chips.conf
Restart=on-abort
TimeoutSec=600

[Install]
WantedBy=multi-user.target
```

#### 配置monitor

最简化配置monitor你配置etcd和nginx相关配置，如下

```
[etcd3]
host=192.168.77.100

[nginx]
config_path=devops/chipmunks/vagrant-env.d
pid_path=/usr/local/var/run/nginx.pid 
```

其中config_path为nginx配置文件的路径，该了路径需要配置到nginx中，同时需要nginx pid文件的路径，我们需要读取pid文件并发消息给nginx process让nginxreload配置文件。


### 3. 配置nginx
munks将在config_path中生成两类文件：location.conf和upstream.conf。
需要在nginx中配置include相应的文件即可。

在http段include *.upstream.conf。

在server段include *.location.conf。

如果你不清楚上面的在说什么，说明你对nginx也不太熟悉，可以先了解一下nginx的配置先。

## vagrant

如果你仅仅想试试munks，并且比较了解vagrant，我也提供了vagrant的脚本，帮你快速的建立起docker swarm模式的集群并且安装好munks。

相关的文件可以参考vagrant目录。

## About Logo

Logo是一只松鼠尾巴，特别强调一下是因为Logo是我自己画的，担心大家认不出来。

至于为什么是松鼠尾巴，那是在国庆旅途中，延川到壶口段，本来有点迷糊长时间车程，突然跃出到公路上的一只小松鼠，点亮了后续旅程，小孩子也兴奋起来，大人也开始活跃起来。

回家后仍然记得那只松鼠，干脆在作为munks的Logo吧。
muti-thread 1.1.10
muti_thread是多线程并发库
Requires Python: >=3.6
Keywords: muti-thread,threading,thread,muti_thread,threads

muti_thread是一个真正的多并发多线程,python3.6

```py
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
sys.path.append(r'E:\algo_text\nn_csdk\build\Release')
import time
from muti_thread.muti_thread import thread_create,thread_append,thread_start_and_join
import numpy as np
vec1 = [1,2,3,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
vec2 = [5,6,7,8,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

def my_compute(n=10000):
    for i in range(n):
        dist1 = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))

class thread_param:
    def __init__(self,index):
        self.counter = 0
        self.index = index

#必须有且只有一个参数,最好是某个类的实例
#注意 , 线程函数里最好不要有import的东西 ，里面最好是执行函数
def thread_func(param):
    #param.counter += 1
    #print(param.index)
    #测试1万次
    my_compute()
    # if param.counter> 10000:
    #     print(param.index ,'end')
    #     return -1

    # ii = -1
    # while ii < 10:
    #     ii += 1
    #     print('线程', param.index, ii)
    #
    #     time.sleep(1)
    #print(param.index, 'end')
    return -1 #// 返回值小于0  退出线程 , 0 继续循环执行线程函数


def main():
    resource = thread_create()
    #并发线程
    for i in range(10):
        param = thread_param(i)
        thread_append(resource, thread_func, param)
    #开始并等待线程结束
    start = float(round(time.time() * 1000))
    thread_start_and_join(resource)
    end = float(round(time.time() * 1000))
    print('run time {}'.format (end-start))

if __name__ == '__main__':
    main()


```