Это удобный трюк для модульных тестов и т. п., когда вам нужно выполнить сравнение пикселей с пикселями с сохраненным графиком.
Один из способов - использовать fig.canvas.tostring_rgb
, а затем numpy.fromstring
с approriate dtype. Есть и другие способы, но это тот, который я обычно использую.
Например,
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Make a random plot...
fig = plt.figure()
fig.add_subplot(111)
# If we haven't already shown or saved the plot, then we need to
# draw the figure first...
fig.canvas.draw()
# Now we can save it to a numpy array.
data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
Подводя итог:
Kubernetes использует функцию kube-proxy для обработки виртуальных IP-адресов для сервисов. Kubernetes распределяет задачи для модулей внутри службы с помощью метода циклического перебора
При распределении с разбивкой по кругам система поддерживает список адресатов. Когда поступает запрос, он назначает запрос следующему получателю в списке, а затем переставляет список (простым ротацией или более сложным способом), поэтому следующий запрос отправляется следующему получателю в списке. [112 ]
@ c4f4t0r абсолютно прав, что, как только вы начнете сеанс загрузки файла, вы будете использовать тот же модуль и соединение. В случае, если что-то случится с текущим подключением (pod down) - следующий сеанс будет установлен со следующим в циклическом модуле.