除了本地開發(fā)外，還有一種常見的開發(fā)方式就是遠(yuǎn)程開發(fā)，一般情況是一臺(tái)Windows或mac筆記本作為日常使用的電腦，另有一臺(tái)linux服務(wù)器作為開發(fā)服務(wù)器。開發(fā)服務(wù)器的性能往往較強(qiáng)，這樣遠(yuǎn)程開發(fā)的方式一方面可以讓我們?cè)诹?xí)慣的系統(tǒng)下工作，又能利用強(qiáng)大的服務(wù)器，而且linux下開發(fā)python往往比win下要方便得多。 現(xiàn)階段，使用比較廣泛的python開發(fā)工具是Pycharm和VSCode(Jupyter Notebook/Lab也有一些人用，不過(guò)本人還是認(rèn)為做做驗(yàn)證可以，真的做日常開發(fā)還是不太方便)，下面就以這2個(gè)工具分別介紹他們的遠(yuǎn)程開發(fā)的方式，可以按需選擇。

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現(xiàn)代計(jì)算機(jī)CPU物理核心普遍比較多，我們?cè)诰帉懗绦驎r(shí)經(jīng)常會(huì)用到多線程技術(shù)來(lái)提高程序運(yùn)行的效率。作為python萌新，我在掌握基本語(yǔ)法后就很想擺弄一下python的多線程，使用起來(lái)確實(shí)很有python的特點(diǎn)，代碼量少、操作方便。之后斷斷續(xù)續(xù)寫了一些多線程程序，直到今天下午逛論壇，看到很多人說(shuō)python多線程機(jī)制的一些內(nèi)情，我才意識(shí)到自己有多愚蠢哈哈。我把自己學(xué)到的內(nèi)容系統(tǒng)的整理一下，以備后忘，也幫幫后來(lái)者。

PyCharts 是一個(gè)基于 Python 的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它支持多種圖表類型，如折線圖、柱狀圖、餅圖等。PyCharts 提供了簡(jiǎn)潔的 API，使得用戶能夠輕松地創(chuàng)建各種圖表，同時(shí)支持個(gè)性化的配置，以滿足不同需求。PyCharts 的底層依賴于 ECharts，這使得它在功能和性能上都具有很高的優(yōu)勢(shì)。

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Pytesseract是一個(gè)Python的OCR庫(kù)，它可以識(shí)別圖片中的文本并將其轉(zhuǎn)換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、OCR識(shí)別等領(lǐng)域。

這一篇博客主要介紹給分不清楚主線程.子線程的小可愛們 在之前的一篇博客中我簡(jiǎn)單的介紹了并發(fā),并行 并發(fā):是在時(shí)段的完成多個(gè)任務(wù) ,但是每個(gè)時(shí)間點(diǎn)只有一個(gè)任務(wù)運(yùn)行 而多線程就是這一個(gè)原理

在進(jìn)行性能測(cè)試時(shí)，我們需要對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們?cè)贑harts標(biāo)簽頁(yè)中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長(zhǎng)ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的。所以在Locust測(cè)試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長(zhǎng)期保存以便后續(xù)分析測(cè)試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測(cè)試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。

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