快速更新 Python 包

Python 是个好东西,好多时候我们喜欢用它来写一些小东西……比如我服务器上的很多服务都是用 Python 写的( 使用 Supervisor 将你的 Python 程序变成服务 ),日积月累之下,竟然用到了很多依赖包。

可是,这些 Python 的依赖包并不会随着你的 apt upgrade  进行更新,许久之后的今天,我发现某个我正在用的包[……]

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Cocoa Binding 实用教程

首先说这不是一个新技术,它很老,老到几乎没人提起它。

这是苹果 MVC 模式下的产物,最早在没有 iPhone 的时候就已经诞生了,它是用来配合 Xcode 图形化设置界面用的——比如 NIB,当然,现在已经变成 XIB了,哦,还有 Storyboard。

现在如果说起要 bind 一个 Storyboard 中的对象到代码中,你可能查到的都是这样的:

在左侧栏点击鼠标右键打开小窗口[……]

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Xcode 插件丢失不显示的解决办法

在系统偏好设置中,Xcode 扩展插件不显示了

在之前的一篇文章中我为大家介绍了一个同时安装多个版本 Xcode 的工具使用 xcode-install 来管理 Xcode 版本但当你的系统中同时存在多个 Xcode 时,就会导致系统困惑,让 Xcode 的插件无法被识别,主要的体现就是系统偏好设置中根本看不到 Xcode 插件的选项——就好像你完全没安装过它们一样。

总之,我在这里找到了答案

首先执行命令:
[crayo[……]

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在 macOS 上无驱动使用第三方鼠标

启用对罗技鼠标的管理

众所周知,macOS 对第三方鼠标挑剔的很,如果是普通的办公鼠标,那几乎还能凑合用,固定的 DPI 顶多就是需要调调鼠标速度罢了,但如果上升到按键多一些的游戏鼠标,就有很多问题了。

不一定是用来打游戏,比如带有前进后退按钮的鼠标在写代码时非常实用。

一般来说,名厂大牌的鼠标会对 macOS 支持较好,主要是因为大厂有精力为 macOS 做鼠标驱动,如果一个鼠标原生就只有 Windows 驱动,[……]

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使用 xcodebuild 来 archive 并导出 app

之前我曾写过一篇文章macOS app 实现自动化 notarize 脚本,但并没有提到使用代码自动编译并生成 App 的脚本,毕竟这一步有好多工具可以完成,比如说 fastlane。

我由于在 notarize 之前也没想过做自动化,而在写那篇文章的时候 fastlane 还没有支持 notarized 上传,于是我就自己写了,具体的编译命令是这样的:
[crayon-61abbbd73[……]

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/usr/libexec/lsd 占用 100% CPU 的解决办法

最近忽然发现磁盘存在大量写入,打开任务管理器一看,发现一个叫做“lsd”的进程持续占用 20% – 40% CPU,很奇怪。

经过一番查询,得知这个进程是 macOS 和 iOS 上的系统进程,全名叫做“Launch Service Daemon”,负责所有 App 文件类型关联和启动。但它的数据库有时候会损坏,这就导致它频繁读取和验证某些数据。

一旦它的数据库损坏,你就会遇到 lsd[……]

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使用 xcode-install 来管理 Xcode 版本

我们都知道,在使用 Python 的时候有 pyenv,使用 ruby 的话有 rbenv,都能方便地控制和管理编程语言环境的版本,那么,有没有什么方法,能让 Xcode 也像这样切换版本呢?

每次 Xcode 发布更新,更还是不更成了一个问题,下载难,还不能断点续传,又不能用第三方工具下载,真的是非常要命……就更别提多个版本时候的兼容问题了。

使用 xcode-install,一次性[……]

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clang: warning: libstdc++ is deprecated; move to libc++ with a minimum deployment target of OS X 10.9

通常,你会在安装某个 Python 包时遇到这个错误,这个包肯定是一个包含了 C++ 代码的包。

这是由于 macOS 更新后出现的不兼容,一般来说,这个包的维护者应该已经对这个特殊情况做出了兼容:

这样在 macOS 上就可以顺利编译通过了。

但如果你使用的是 PyPy,那可能即使维护者包含了这句话,你也无法成功安[……]

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分类:Python 标签:

Python 实时检测自身内存占用

最近在做文本统计,用 Python 实现,遇到了一个比较有意思的难题——如何保存统计结果。

直接写入内存实在是放不下,十几个小时后内存耗尽,程序被迫关闭。如果直接写入数据库吧,每次写入又太慢了,本来就十几个小时了,这样下去就要往星期上数了,也不是个办法。

最后,我想到了一个两者兼顾的方案——用内存做缓冲,达到一定量之后一次性将当前所有数据合并到硬盘里。

但这样就有一个阈值,如何确[……]

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