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timmy / 使用 multiprocessing.Pipe 進行進程間通訊

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Последняя активность 1 year ago

multiprocessing.Pipe 允許 Python 進程之間傳遞資料，適用於需要高效能、雙向通訊的場景，如併發運算或分佈式處理。

concurrency ipc multiprocessing parallel-processing pipe python

1	from multiprocessing import Process, Pipe
2
3	def worker(conn):
4	conn.send("Hello from child process") # 傳送訊息
5	msg = conn.recv() # 接收訊息
6	print(f"Child received: {msg}")
7	conn.close()
8
9	if __name__ == "__main__":
10	parent_conn, child_conn = Pipe() # 建立 Pipe 雙向通道

timmy / 使用 traceback 來捕捉與記錄異常

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Последняя активность 1 year ago

traceback 模組可用於捕捉、格式化和記錄 Python 例外發生時的詳細資訊，有助於錯誤診斷與日誌記錄。

debugging exception-handling logging python traceback

1	import traceback
2
3	def faulty_function():
4	return 1 / 0 # 這將觸發 ZeroDivisionError
5
6	try:
7	faulty_function()
8	except Exception as e:
9	error_message = f"Exception occurred: {str(e)}"
10	stack_trace = traceback.format_exc()

timmy / 使用 addaudithook 監聽 Python 審計事件

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Последняя активность 1 year ago

addaudithook 可用來監聽 Python 內部的安全性相關事件，例如模組導入、檔案存取或執行系統命令，可用於安全監控、日誌記錄或限制不安全的操作。

audit logging monitoring python security

1	import sys
2
3	def audit_hook(event, args):
4	print(f"Audit event: {event}, Arguments: {args}")
5
6	# 註冊審計鉤子
7	sys.addaudithook(audit_hook)
8
9	# 觸發一些事件
10	open("test.txt", "w").write("Hello") # 檔案寫入事件

timmy / 讀取 .env 環境變數

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Последняя активность 1 year ago

使用 dotenv 套件從 .env 檔案載入環境變數，適用於配置 API 金鑰、資料庫連線等設定，避免將敏感資訊直接寫入程式碼。

dotenv environment-variables path-management python

1	import os
2	from pathlib import Path
3	from dotenv import load_dotenv
4
5	BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
6	ENV_PATH = BASE_DIR.parent / "config" / ".env"
7
8	load_dotenv(ENV_PATH)
9
10	# 讀取環境變數

timmy / Python 字串格式化

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Последняя активность 1 year ago

Python 提供多種字串格式化方法，f-string（Python 3.6+）更直觀且效能較佳，而 str.format() 適用於較舊版本。這些方法常用於動態組合字串，如建立 URL、日誌輸出或命令構造。

f-string formatting python str-format string url-generation

1	url = f"http://localhost:{args.port}"
2
3	url = "http://localhost:{}".format(args.port)

timmy / 使用 multiprocessing 啟動多個 Flask 伺服器

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Последняя активность 1 year ago

此程式使用 multiprocessing 啟動 3 個獨立的 Flask 伺服器，分別監聽 5000、5001 和 5002 埠號，讓不同的請求可以並行處理，提高效能，適用於多埠測試或模擬多個 API 服務。

api flask multiprocessing parallel python server

1	from flask import Flask
2	import multiprocessing
3
4	# 建立 Flask 應用程式
5	def create_app(port):
6	app = Flask(__name__)
7
8	@app.route('/')
9	def home():
10	return f"Hello from port {port}!"

timmy / 使用 threading.Timer 延遲開啟網頁

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Последняя активность 1 year ago

此程式透過 threading.Timer 延遲指定秒數後，自動開啟指定的 URL。適用於自動化測試、提醒功能或延遲啟動特定網頁，確保主程式不中斷的情況下執行非同步操作。

automation python threading timer webbrowser

1	import threading
2	import webbrowser
3
4	def open_url(url):
5	""" 開啟指定的 URL """
6	webbrowser.open(url, new=2)
7
8	# 設定延遲時間（秒）
9	delay = 2
10	url = "https://www.example.com"

timmy / Flask 簡單 Web 伺服器

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Последняя активность 1 year ago

此程式使用 Flask 建立一個簡單的 Web 伺服器，並允許使用命令列指定埠號。預設監聽所有網卡 (0.0.0.0)，支援多執行緒處理，提高併發能力，適合作為輕量級 API 或網頁應用的基礎。

api flask python threading webserver

1	# 匯入 Flask 框架，用於建立 Web 應用程式
2	from flask import Flask
3	import argparse # 匯入 argparse 來解析命令列參數
4
5	# 建立 Flask 應用程式實例
6	app = Flask(__name__)
7
8	# 定義根路由，當用戶訪問 "/" 時返回 "Hello, Flask!"
9	@app.route('/')
10	def home():

timmy / 使用 Streamlit st.session_state 管理可編輯 DataFrame

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Последняя активность 1 year ago

透過 st.session_state 讓 Streamlit 應用能夠保存並管理可編輯的 DataFrame，避免頁面重整導致資料丟失，適用於數據管理與即時編輯應用。

data-management dataframe interactive-ui python session-state streamlit

1	import streamlit as st
2	import pandas as pd
3
4	def main():
5	# 初始化 session_state
6	if "data" not in st.session_state:
7	st.session_state.data = pd.DataFrame({
8	"ID": [1, 2, 3],
9	"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
10	"Age": [25, 30, 35],

timmy / 使用 Python 開啟網頁 (open_browser.py)

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Последняя активность 1 year ago

此範例使用 webbrowser 模組在系統的預設瀏覽器中開啟指定網址，適用於自動化 Web 存取、快速開啟文件或 Web 應用程式。

Productivity Python Scripting WebAutomation WebBrowser

1	import webbrowser
2
3	# 指定要開啟的網址
4	url = "https://www.python.org"
5
6	# 在預設瀏覽器中開啟網址
7	webbrowser.open(url)