ydf0509 Goto Github PK

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Bio: 编程**研究，专注对比面向对象和面向过程编程，实践36种设计模式。

nb_time	pip install nb_time 面向对象封装的NbTime 时间类，方便时间转化和时区支持，支持无限链式操作，用法暴击亲自使用 datetime 和三方 arrow 包比面向过程工程师在time_utils.py写几百个孤立的时间转换函数用法方便太多。
db_libs	pip install db_libs 各种数据库的封装。只封装生成连接，很少添加新的方法调用原生方法这种写法。
async_pool_executor	pip install async_pool_executor its api like the concurrent.futures.使asyncio并发编程简化10倍
flexible_thread_pool	pip install flexible_thread_pool flexible_thread_pool 支持同步函数和 acync def 的异步函数并发执行。可扩大和自动缩小的线程池，比 threadpool_executor_shrink_able 实现更简单的线程池，性能超过 concurrent.futures.ThreadpoolExecutor 200%
sync2asyncio	pip install sync2asyncio python 快速万能同步转异步语法
object_pool_proj	pip install universal_object_pool 通用对象池，可以池化任意自定义类型的对象，用于快速实现任意池(线程池除外)。
nb_http_client	pip install nb_http_client powred by object_pool_proj nb_http_client 是 python 史上性能最强的http客户端，比任意请求包快很多倍
celery_demo	演示复杂深层路径，完全不按照一般套路的目录格式的celery使用
funboost_support_celery_demo	演示复杂深层路径，完全不按照一般套路的目录格式,使用funboost来自动化配置和操作celery,代码极其简化
nb_filelock	pip install nb_filelock 使用磁盘文件作为介质，实现基于单台机器的跨进程跨解释器的分布式锁。
tps_threadpool_executor	pip install tps_threadpool_executor 控频线程池，能够指定精确每秒运行多少次函数，而不是精确指定程序线程池中同时多少个线程在并发
auto_run_on_remote	pip install auto_run_on_remote 在本机点击运行一个python脚本，但自动使该脚本自动在远程linux机器上运行。方便程度暴击pycahrm 专业版调用远程linux解释器
auto_restart	pip install auto_restart 自动重启冷部署工具。当检测到git内容发生变化时候，会自动重启服务，无需手动重启发版。
base_decorator	pip install base_decorator 通用的装饰器基类，使写装饰器变得更简单。
decorator_libs	pip install decorator_libs 常用的日常通用装饰器大全
fastapi_use_funboost	fastapi 使用分布式函数调度框架 fastapi_use_funboost 作为后台消费的 demo
uwsgi_flask_funboost	uwsgi部署flask + funboost 作为后台消费的 demo
django_use_funboost	dajngo + funboost 作为后台消费的 demo
funboost_django_orm_demo	dajngo + funboost + 函数中操作了orm ,作为后台消费的 demo
funboost_vs_celery_benchmark	使用严谨精确的控制变量法，测试分布式函数调度框架 funboost 和celery的性能对比
pysnooper_click_able	pip install pysnooper_click_able 神级别黑科技装饰器，实现难度5颗星。不用打断点不用到处加print的deubg工具，可以精确显示代码运行率轨迹并点击。可以精确动态统计调用一个函数背后，python到底解释执行了多少行代码，让你对函数消耗的cpu资源了如指掌。
pythonpathdemo	用专门的项目说明掌握python的 PYTHONPATH的重要性；说明窗口会话临时环境变量和永久性环境变量区别；说明pythonpath的好处；说明pythonpath的妙用。学了PYTHONPATH 写几十个项目复用公共代码如虎添翼
kuai_log	pip install kuai_log 速度最快的python日志,比nb_log更简单简化,没有三方包依赖和无需配置文件

ydf0509's Projects

async_pool_executor

pip install async_pool_executor,its api like the concurrent.futures.使asyncio并发编程简化10倍

auto_restart

pip install auto_restart 冷重启工具，自动检测到git发生变化时候，自动重启部署命令。

auto_run_on_remote

pip install auto_run_on_remote 自动在远程机器运行当前项目下的任意脚本。替代pycahrm专业版调用远程解释器，更简单。

awesome-python

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources

base_decorator

pip install base_decorator 通用的装饰器基类，使写装饰器变得更简单。

boost_spider

用户自由无束缚的分布式光速python爬虫函数执行框架,写法和性能远远暴击仿scrapy api式框架

chained_mode_time_tool

pip install chained_mode_time_tool ,爽快的时间转换类，支持无限链式调用。比模块级+函数的在调用上方便很多

database_auto_bulk_operation

强大的自动批量聚合操作各种数据库，不需要再调用处手动去喂给批量调用方法一个个组装好了数组。

db_libs

pip install db_libs 各种数据库的封装。只封装生成连接，很少添加新的方法调用原生方法这种写法。

decohints

A decorator for decorators that allows you to see the parameters of a decorated function when using it in PyCharm.

decorator_libs

pip install decorator_libs ,各种最常用的日常通用不针对具体业务的装饰器大全

distributed_framework

pip install function_scheduling_distributed_framework，python通用分布式函数调度框架。python万能超高并发神器，改成funboost框架名字，停止更新，只更新funboost框架。

distrubuted_framework_vs_celery_benchmark

分布式函数调度框架和celery的性能精准对比

fastapi_use_funboost

fastapi 使用分布式函数调度框架 funboost 作为后台消费的 demo

flask-superadmin

The best admin interface framework for Flask. With scaffolding for MongoEngine, Django and SQLAlchemy.

flexible_thread_pool

flexible_thread_pool ，auto expand thread and reduce threads. both support sync and asyncio

pip install funboost，python全功能分布式函数调度框架,。支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件，支持如 celery dramatiq等框架整体作为funboost中间件，python函数加速器，框架包罗万象，用户能想到的控制功能全都有。一统编程思维，兼容50% python业务场景，适用范围广。只需要一行代码即可分布式执行python一切函数，99%用过funboost的pythoner 感受是　简易方便强劲强大，相见恨晚。