What’s new in Mojo 24.2: Mojo Nightly, Enhanced Python Interop, OSS stdlib and more

We're thrilled to introduce our new offerings: Python connectors for Microsoft Access, Snowflake, and MongoDB. These products mark a significant leap forward in enhancing data connectivity and analysis within Python applications.  The post Devart Rolls Out Python Connectors for Microsoft Access, Snowflake, and MongoDB appeared first on Devart Blog.

Interested in switching to data engineering? Here’s a list of Python libraries you’ll find super helpful.

探讨使用Python进行异常处理与日志记录的最佳实践，以及一些案例代码来说明这些概念。

最近换用 PDM 作为主要的 Python 环境管理工具，虽然使用细节上还不太熟悉，但终究是搭配着 Anaconda 用起来了。PDM 是一款轻巧的工具，但它却涵盖了 Python 开发中的各种场景，例如自动生成项目的 pyproject.toml，自动解决 package 的版本依赖问题，就算我还未使用很久，也已经 …

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在写操作系统的作业的时候有几道题给出了几个进程的相关信息，要求我们画出几种简单调度的甘特图。操作系统的作业一直是电子版，上传 pdf 即可的。我觉得手画甘特图拍照嵌入 pdf 中不太优雅，过于掉价，因此就想直接生成甘特图嵌入。在谷歌搜寻了一番，我发现现在的甘特图生成网站都太现代化了，根本不是操作系统课上教的样子了。所幸我找到了 gao-keyong/matplotlib-gantt，虽然只有两个 star（没事，加上我就 3 stars 了），但确实能用，README 中的样例也是我期望的样子。项目中自带了一个 jupyter 的示例，算得上是非常简单易上手的了，依赖方面只要装好 matplotlib 就可以使用，不存在依赖地狱。尽管是三年前的项目，在我本机的 Python 3.11 上仍然能够正常运行。tuple 中的第一个数字表示从当前时间开始，第二个数字表示持续时间。每一个表示 category 的 list 中可以存在多个 tuple。给一些咱生成的例子。1234567891011121314from gantt import *category_names = ['P1', 'P2', 'P3', 'P4', 'P5']results = { 'FCFS': [[(0,2)], [(2,1)], [(3,8)], [(11,4)], [(15,5)]], 'SJF': [[(1,2)], [(0,1)], [(12,8)], [(3,4)], [(7,5)]], 'non-compreemptive priority': [[(13,2)],[(19,1)],[(0,8)],[(15,4)],[(8,5)]], 'RR (quantum=2)': [[(0,2)], [(2,1)],[(3,2),(9,2),(15,2),(18,2)], [(5,2),(11,2)], [(7,2),(13,2),(17,1)]]}arrival_t = [0, 0, 0, 0]gantt(category_names, results, arrival_t).show()1234567891011from gantt import *category_names = ['P1', 'P2', 'P3', 'P4', 'P5', 'P6']results = { '': [[(0,20)], [(25,10),(45,10),(75,5)], [(35,10),(55,5),(80,10)], [(60,15)], [(100,5),(115,5)],[(105,10)]],}arrival_t = [0]gantt(category_names, results, arrival_t).show()

This document describes the development and release schedule for Python 3.14.

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CPython 是最常见的 Python 实现，被全球数百万开发人员广泛使用。然而，在 CPython 进程中实现真正的并行性一直是一个难题。在这里，我们将尝试在操作系统和 Python 的背景下更好地理解并行性、并发性。最后，凭借所有这些知识和新的 Python 语言内部结构，我们将研究一种可能的机制，为在单个 CPython 3.12 进程中运行的纯 Python 代码实现真正的并行性。 如果这些概念对您来说很陌生，请不要担心，我们将在上下文部分中介绍所有内容。您可以在看完介绍后重新阅读。 如果您只是想尝试一下 Python 中真正的并行性，请使用此链接。 让我们首先简要介绍一些在我们的讨