python脚本之解析命令参数
import requests
import argparseprint(f"{__name__}:start")parser = argparse.ArgumentParser(description='使用方法')
parser.add_argument('-p', '--prefix', type=str, help='域名')
parser.add_argument('-t', '--token', type=str, help='token')
parser.add_argument('-i', '--queue_id', type=str, help='queue_id')
parser.add_argument('-c', '--tenant_code', type=str, help='tenant_code')def tenants(url, token, queueId, tenantCode):# 接口URLurl = url# 请求头headers = {'Accept': 'application/json','token': token}# 需要传递的参数data = {'queueId': queueId,'tenantCode': tenantCode,}# 发送请求response = requests.post(url, headers=headers, data=data)# 检查请求是否成功if response.status_code == 200 or response.status_code == 201:# 请求成功,处理返回的数据data = response.json()print(data['msg'])else:# 请求失败,处理错误print('请求失败,状态码:', response.status_code)if __name__ == '__main__':args = parser.parse_args()tenants(args.prefix, args.token, args.queue_id, args.tenant_code)
运行命令:python.exe .\脚本文件名.py --prefix=12 --token=34 --queue_id=56 --tenant_code=78
相关文章:
python脚本之解析命令参数
import requests import argparseprint(f"{__name__}:start")parser argparse.ArgumentParser(description使用方法) parser.add_argument(-p, --prefix, typestr, help域名) parser.add_argument(-t, --token, typestr, helptoken) parser.add_argument(-i, --queu…...
当JS遇上NLP:开启图片分析的奇幻之旅
前言 在当今科技飞速发展的时代,JavaScript(JS)作为广泛应用的编程语言,展现出了强大的活力与无限的可能性。与此同时,自然语言处理(NLP)领域也正在经历着深刻的变革与进步。 当这两者碰撞在一…...
trpc快速上手
tRPC (Type-safe Remote Procedure Call) 是一个用于构建类型安全的 API 的框架,它能够在前端和后端之间共享类型,确保类型安全性。这对于使用 TypeScript 的项目特别有用,因为它消除了前后端类型不一致的问题,提高了开发效率和代…...
知识图谱存在的挑战---隐私、安全和伦理相关和测试认证相关
文章目录 隐私、安全和伦理相关测试认证相关 隐私、安全和伦理相关 从部署拓扑结构而言,知识图谱技术以数据为核心、数据库为载体的方式来存储,有单机、云平台、集群及其组合的部署方式,结合大数据平台、云平台、业务系统、灾备、网络系统及其…...
课时155:脚本发布_简单脚本_命令罗列
2.1.1 命令罗列 学习目标 这一节,我们从 基础知识、简单实践、小结 三个方面来学习 基础知识 简介 目的:实现代码仓库主机上的操作命令功能即可简单实践 实践 查看脚本内容 #!/bin/bash # 功能:打包代码 # 版本: v0.1 # 作者: 书记 # …...
借助ollama实现AI绘画提示词自由,操作简单只需一个节点!
只需要将ollama部署到本地,借助comfyui ollama节点即可给你的Ai绘画提示词插上想象的翅膀。具体看详细步骤! 第一步打开ollama官网:https://ollama.com/,并选择models显存太小选择的是llama3\8b参数的instruct-q6_k的这个模型。 运…...
PyTorch -- Visdom 快速实践
安装:pip install visdom 注:如果安装后启动报错可能是 visdom 版本选择问题 启动:python -m visdom.server 之后打开出现的链接 http://localhost:8097Checking for scripts. Its Alive! INFO:root:Application Started INFO:root:Working…...
基于xilinx FPGA的QSFP调试使用经验
1 概述 本文用于记录QSFP在调试使用时遇到的一些经验教训,防止后来者踩相同的坑。 参考手册: 《AMQ28-SR4-M1_V1.0》 《QSFP-DD-Hardware-rev4p0-9-12-18-clean》 2 QSFP简介 QSFP(Quad Small Form-facor Pluggable)即四通道SFP…...
WPF 使用Image控件显示图片
Source属性 Source属性用来告诉Image组件要展示哪张图片资源的一个入口,通常是图片的路径。也许是本地路径,也许是网络路径。 本地图片路径加载方式 使用相对路径,相对于工程目录的路径,当设置Width属性时,图片会等…...
合肥工业大学内容安全实验一:爬虫|爬新闻文本
✅作者简介:CSDN内容合伙人、信息安全专业在校大学生🏆 🔥系列专栏 :合肥工业大学实验课设 📃新人博主 :欢迎点赞收藏关注,会回访! 💬舞台再大,你不上台,永远是个观众。平台再好,你不参与,永远是局外人。能力再大,你不行动,只能看别人成功!没有人会关心你付…...
自动驾驶---Perception之视觉点云雷达点云
1 前言 在自动驾驶领域,点云技术的发展历程可以追溯到自动驾驶技术的早期阶段,特别是在环境感知和地图构建方面。 在自动驾驶技术的早期技术研究中,视觉点云和和雷达点云都有出现。20世纪60年代,美国MIT的Roberts从2D图像中提取3D…...
maven 显式依赖包包含隐式依赖包,引起依赖包冲突
问题:FlinkCDC 3.0.1 代码 maven依赖包冲突 什么是依赖冲突 依赖冲突是指项目依赖的某一个jar包,有多个不同的版本,因而造成类包版本冲突 依赖冲突的原因 依赖冲突很经常是类包之间的间接依赖引起的。每个显式声明的类包都会依赖于一些其它…...
Spring应用如何打印access日志和out日志(用于分析请求总共在服务耗费多长时间)
我们经常会被问到这样一个问题。你接口返回的好慢呀,能不能提升一下接口响应时间啊?这个时候我们就需要去分析,为什么慢,慢在哪。而这首先应该做的就是确定接口返回时间过长确实是在服务内消耗的时间。而不是我们将请求发给网关或…...
SpringBoot整合SpringDataRedis
目录 1.导入Maven坐标 2.配置相关的数据源 3.编写配置类 4.通过RedisTemplate对象操作Redis SpringBoot整合Redis有很多种,这里使用的是Spring Data Redis。接下来就springboot整合springDataRedis步骤做一个详细介绍。 1.导入Maven坐标 首先,需要导…...
电脑怎么录制游戏视频?轻松捕捉每一帧精彩
随着游戏产业的蓬勃发展,越来越多的玩家不仅满足于在游戏世界中的探索与冒险,更希望将自己的游戏精彩瞬间记录下来,分享给更多的朋友。可是电脑怎么录制游戏视频呢?本文旨在为广大游戏爱好者提供一份详细的电脑游戏视频录制攻略&a…...
【Elasticsearch】索引快照并还原到其他集群
【Elasticsearch】索引快照并还原到其他集群 前提:es节点的所有用户id和组id都需要相同,最好在新建集群时指定用户id和组id,否则挂载后执行curl时会提示权限报错。 解决方法(gpt生成),不敢在生产尝试。 点…...
QT--DAY1
不使用图形化界面实现一个登陆界面 #include "widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent) {//设置窗口标题this->setWindowTitle("登录界面");//设置窗口大小this->resize(535,410);//固定窗口大小this->setFixedSize(535,410)…...
DSP教学实验箱_数字图像处理_操作教程:5-1 图像旋转
一、实验目的 学习图像旋转的原理,掌握图像的读取方法,并实现图像旋转。 二、实验原理 图像旋转 图像的旋转是指以图像的某一点为原点以逆时针或顺时针旋转一定的角度。其本质是以图像的中心为原点,将图像上的所有像素都旋转一个相同的角…...
MyBatis总结(2)- MyBatis实现原理(三)
核心配置 JavaBeanMapper.xml(sql映射) 作用 JavaBeanMapper.xml实现: 用来干什么? 定义Sql语句映射。相对照JDBC的实现,是将原本的Sql代码提取出来,最终根据映射关系执行Sql操作。 好处? 解…...
【保姆级教程】Linux 基于 Docker 部署 MySQL 和 Nacos 并配置两者连接
一、Linux 部署 Docker 1.1 卸载旧版本(如有) sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \docker-engine1.2 安装 yum-utils 包 sudo yum install -y…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令: return <value>;在收到客户端连接后,立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量(如 $time_iso8601、$remote_addr 等)&a…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程
mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程,并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令,把数据流转换成Message,状态转变流程是:State::Created 》 St…...
vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
