修改完代码,记得自测一下(再小的修改也最好自测一下)
方法入参最好都检验
修改老接口时,思考接口的兼容性
对于复杂的代码逻辑,添加清楚的注释
使用完IO资源流,需要关闭
代码采取措施避免运行错误(如数组边界溢出)
尽量不要在循环里远程调用或者对数据库操作,优先考虑批量进行
写完代码,脑洞一下多线程执行会怎样,注意并发一致性问题,
获取对象的属性,先判断对象是否为空
多线程异步优先考虑恰当的线程池,而不是new thread(降低资源损耗,题号响应速度,便于重复利用)<注意线程池隔离>
手动写完代码业务的SQL,先拿去数据库跑一下,同时也explain看下执行计划
调用第三方接口,需要考虑异常处理.安全性,超时重试这几个点(重点的需要考虑签名,加密)
接口考虑幂等性
多线程情况下,考虑线程安全问题
主从延迟问题考虑
缓存的时候,考虑缓存跟DB的一致性,还有(缓存穿透,缓存雪崩和缓存击穿)
1,目录详解
assets:需要测试的不同类型的文件
datasets:存放的数据集,例如Coco
demo:官方提供的4种部署方式
docs数据集信息
exps:Yolo所有版本的数据集
tools:程序入口
demo.py : 测试文件
train.py: 也是测试文件
weights:权重文件
pm2运行命令:
pm2 ls
pm2 start
pm2 stop
pm2 log
python文件运行命令:
nohup python3 -u risk_sql.py >risk.log &
pm2 start /home/project/net_diagnose/sanit.py -x –interpreter python3
python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000
鉴权:
基于BaseResource:测试注释掉,线上取消注释
运行flask:
env FLASK_APP=scheduler.py flask run -h 0.0.0.0 -p 5008
docker容器部署:
docker+Nginx+supervisor+gunicron
docker exec -it saint_container bashsupervisorctl start monitor_business部署方式1:
cd /home/project
ll
docker images
docker ps -a
cd net_diagnose
cd /etc/supervisord.d/
vi velery.ini
cd /home/log
vi saintwork.log
cd ../project/net_diagnose
supervisorctl
python3 -m pip install –upgrade pip
pip3 install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple –trusted-host pypi.douban.com