Vyšlo Pharo 12.0, programovací jazyk a vývojové prostředí s řadou pokročilých vlastností. Krom tradiční nadílky oprav přináší nový systém správy ladících bodů, nový způsob definice tříd, prostor pro objekty, které nemusí procházet GC a mnoho dalšího.
Microsoft zveřejnil na GitHubu zdrojové kódy MS-DOSu 4.0 pod licencí MIT. Ve stejném repozitáři se nacházejí i před lety zveřejněné zdrojové k kódy MS-DOSu 1.25 a 2.0.
Canonical vydal (email, blog, YouTube) Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbat. Přehled novinek v poznámkách k vydání a také příspěvcích na blogu: novinky v desktopu a novinky v bezpečnosti. Vydány byly také oficiální deriváty Edubuntu, Kubuntu, Lubuntu, Ubuntu Budgie, Ubuntu Cinnamon, Ubuntu Kylin, Ubuntu MATE, Ubuntu Studio, Ubuntu Unity a Xubuntu. Jedná se o 10. LTS verzi.
Na YouTube je k dispozici videozáznam z včerejšího Czech Open Source Policy Forum 2024.
Fossil (Wikipedie) byl vydán ve verzi 2.24. Jedná se o distribuovaný systém správy verzí propojený se správou chyb, wiki stránek a blogů s integrovaným webovým rozhraním. Vše běží z jednoho jediného spustitelného souboru a uloženo je v SQLite databázi.
Byla vydána nová stabilní verze 6.7 webového prohlížeče Vivaldi (Wikipedie). Postavena je na Chromiu 124. Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu. Vypíchnout lze Spořič paměti (Memory Saver) automaticky hibernující karty, které nebyly nějakou dobu používány nebo vylepšené Odběry (Feed Reader).
OpenJS Foundation, oficiální projekt konsorcia Linux Foundation, oznámila vydání verze 22 otevřeného multiplatformního prostředí pro vývoj a běh síťových aplikací napsaných v JavaScriptu Node.js (Wikipedie). V říjnu se verze 22 stane novou aktivní LTS verzí. Podpora je plánována do dubna 2027.
Byla vydána verze 8.2 open source virtualizační platformy Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment, Wikipedie) založené na Debianu. Přehled novinek v poznámkách k vydání a v informačním videu. Zdůrazněn je průvodce migrací hostů z VMware ESXi do Proxmoxu.
R (Wikipedie), programovací jazyk a prostředí určené pro statistickou analýzu dat a jejich grafické zobrazení, bylo vydáno ve verzi 4.4.0. Její kódové jméno je Puppy Cup.
IBM kupuje společnost HashiCorp (Terraform, Packer, Vault, Boundary, Consul, Nomad, Waypoint, Vagrant, …) za 6,4 miliardy dolarů, tj. 35 dolarů za akcii.
pack_start = time.time()
pack = Popen(['tar', '-cJf', account_archive,'-T'+account_filelist ])
pack.wait()
pack_end = time.time()
řešení to není špatné (rozumějte - funguje ) , ale tar asi používá maximální kompresi. Pokoušel jsem se do volání Popen propašovat XZ_OPT=3, ale tudy asi cesta nevede ( nebo nevím jak na to ).
je nějaká jiná možnost jak vyladit kompresi a mít možnost získat čas potřebný k zabalení ?
prý přes shell to není bezpečné, psali někde na SOwerflow, ale zas takový kabrňák nejsem, abych to posoudil.
Jinak komprese trvá skoro 19 hodin a když to stáhnu na 10 bude to stačit ( 140GB pošty )
Nevadilo by mi ani volání taru v nějaké funkci, která by ten čas komprese hlídala, ale zároveň umožnila skriptu pokračovat v přípravě dalšího seznamu, ( komprimuju poštu po účtech( 1 účet = 1 složka = 1 archiv + csv s obsahem ( kdy predmet, kdo ) ne vše najednou ) případně spuštění dalšího vlákna s tarem ( čtyřjádro - asi bych to hlídal na max 3 tar-vlákna ( jak ?? ) )
Mám nástín, ale zatím nevyzkoušeno - pakování do funkce a tu volat subprocess.popen, ve funkci zase subprocess.popen tar a čekat na něj. jak ohlídat jen 3 spuštěné tary zatím nevím. Snad nějaký counter (globální proměnná ), který by to hlídal ... funguje to ale ve vláknech ? aby se nepoprali o tu proměnnou ?
Předem děkuji i za částečné nakopnutí správným směrem.
1, vyladit kompresi taru / použít jiný postup pro kompresi
2. popsat nějaké schéma, jak komprimovat ve více vláknech ( jasně, čas komprese budou mít jednotlivá vlákna asi pěkně natažený, ale snad to celkový čas zmenší )
Milan
Řešení dotazu:
prý přes shell to není bezpečné, psali někde na SOwerflowPokud tam nebudeš předávat argumenty, které ti dal uživatel, tak je to v pohodě.
Nevadilo by mi ani volání taru v nějaké funkci, která by ten čas komprese hlídala, ale zároveň umožnila skriptu pokračovat v přípravě dalšího seznamuJá na tohle vždycky pouštěl thread… Řekne se prostě
threading.Thread(target=funkce, args=(a,b,c)); t.start()
je nějaká jiná možnost jak vyladit kompresi
tar c | xz -3 > foo
?
Pokud tam nebudeš předávat argumenty, které ti dal uživatel, tak je to v pohoděne, skript běží pod rootem
tar c | xz -3 > footak ono to jde i ( v shellu ) XZ_OPT=3 tar -cJf "$bkfile" -T$usersez čili podobně subprocess.popen( "cely prikaz" shell=true ) ... ale ten shell .. jak jsem psal - na SO jednomu tazateli rozmlouvali. každopádně díky za navedení. Dá se u threadu sledovat, zda ještě "žije" ?
ne, skript běží pod rootemA? Ten problém se shellem je prostě v tom, že když tam dáváš argumenty od uživatele, je složité to korektně escapovat tak, aby když ti uživatel zadá
";rm -rf /*;
, tak to shell nevyhodnotil jako další příkaz. Ty tam ale argumenty od uživatele, jestli to chápu dobře, nemáš (předáváš tam jen jméno souboru, které si sám generuješ).
os.putenv("XZ_OPTS", "3")
Ak používaš Python3, môžeš pri tej funkcii wait použiť aj argument timeout a ak sa program v tom čase neskončí, vyhodí tá funkcia výnimku subprocess.TimeoutExpired. Takže nie je problém pospúšťať viac programov pomocou Popen a potom si na počkať volaním wait v nejakom cykle.
Prípadne môže byť vhodnejšie použiť funkciu poll (a sleep). Wait sa potom použije len ak poll nevráti None (a teda program sa ukončil).
souborů celkem lidsky čas komprese lidsky archív kompr. poměr 29676 20569932136 20.0GB 10,797.59 02:59:57.592 13261289712 0,64 17021 17133312262 17.0GB 4900,4 01:21:40.3 9398976354 0,55čili i na tomto vzorku je vidět, že 7z zabodoval.
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor as Executor import subprocess def run_command(cmd): p = subprocess.Popen(cmd) p.wait() return p.pid def execute(commands): with Executor(max_workers=3) as executor: for pid in executor.map(run_command, commands): print(pid)Jsou lepší vlákna nebo event loop?
Tiskni Sdílej: