在这篇文章中，我们将了解用户如何获取 AWS 账户中所有现有触发器的列表。示例 获取 AWS Glue 数据目录中所有可用触发器的列表。问题陈述：使用 Python 中的 boto3 库获取所有触发器的列表。解决此问题的方法/算法步骤 1：导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。步骤 2：此函数中没有参数。步骤 3：使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。如果未提及，则在创建会话时显式传递 region_name。步骤 4：创建…… 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解用户如何获取 AWS 账户中所有现有模式的列表。示例 获取 AWS Glue 数据目录中所有可用模式的列表。问题陈述：使用 Python 中的 boto3 库获取所有模式的列表。解决此问题的方法/算法步骤 1：导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。步骤 2：此函数中没有参数。步骤 3：使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。如果未提及，则在创建会话时显式传递 region_name。步骤 4：创建…… 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解用户如何获取 AWS 账户中所有现有注册表的列表。示例 获取 AWS Glue 数据目录中所有可用注册表的列表。问题陈述：使用 Python 中的 boto3 库获取所有注册表的列表。解决此问题的方法/算法步骤 1：导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。步骤 2：此函数中没有参数。步骤 3：使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。如果未提及，则在创建会话时显式传递 region_name。步骤 4：创建…… 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解用户如何获取 AWS 账户中所有现有爬虫的列表。示例 问题陈述：使用 Python 中的 boto3 库获取所有爬虫的列表。解决此问题的方法/算法步骤 1：导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。步骤 2：此函数中没有参数。步骤 3：使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。如果未提及，则在创建会话时显式传递 region_name。步骤 4：为 glue 创建 AWS 客户端。步骤 5：现在使用 list_crawlers 步骤 6：它…… 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解用户如何获取工作流的资源元数据。示例 获取在您的账户中创建的 AWS Glue 数据目录中的工作流的详细信息。问题陈述：使用 Python 中的 boto3 库获取在您的账户中创建的工作流的元数据。解决此问题的方法/算法步骤 1：导入 boto3 和 botocore 异常以处理异常。步骤 2：workflow_name 是此函数的必需参数。它将获取给定工作流的元数据。步骤 3：使用 boto3 库创建 AWS 会话。确保在默认配置文件中提到了 region_name。…… 阅读更多

当需要使用堆栈实现队列时，可以定义一个队列类，其中可以定义两个堆栈实例。可以在队列上执行不同的操作，这些操作在此类中定义为方法。以下是相同内容的演示 - 示例 实时演示类 Queue_structure： def __init__(self)： self.in_val = Stack_structure() self.out_val = Stack_structure() def check_empty(self)： return (self.in_val.check_empty() and self.out_val.check_empty()) def enqueue_operation(self, data)： self.in_val.push_operation(data) def dequeue_operation(self)： if self.out_val.check_empty()： while not self.in_val.check_empty()： ... 阅读更多

当需要使用两个队列实现堆栈时，需要一个“Stack_structure”类和一个 Queue_structure 类。这些类中分别定义了相应的方法，用于从堆栈和队列中添加和删除值。以下是相同内容的演示 - 示例 实时演示类 Stack_structure： def __init__(self)： self.queue_1 = Queue_structure() self.queue_2 = Queue_structure() def check_empty(self)： return self.queue_2.check_empty() def push_val(self, data)： self.queue_1.enqueue_operation(data) while not self.queue_2.check_empty()： x = self.queue_2.dequeue_operation() self.queue_1.enqueue_operation(x) ... 阅读更多

当需要使用单个队列实现堆栈时，需要一个“Stack_structure”类和一个 Queue_structure 类。这些类中分别定义了相应的方法，用于从堆栈和队列中添加和删除值。以下是相同内容的演示 - 示例 实时演示类 Stack_structure： def __init__(self)： self.q = Queue_structure() def check_empty(self)： return self.q.check_empty() def push_val(self, data)： self.q.enqueue_operation(data) def pop_val(self)： for _ in range(self.q.size_calculate() - 1)： dequeued = self.q.dequeue_operation() ... 阅读更多

当需要使用递归反转堆栈数据结构时，除了添加值、删除值和打印堆栈元素的方法外，还需要定义一个“stack_reverse”方法。以下是相同内容的演示 - 示例 实时演示类 Stack_structure： def __init__(self)： self.items = [] def check_empty(self)： return self.items == [] def push_val(self, data)： self.items.append(data) def pop_val(self)： return self.items.pop() def print_it(self)： for data in reversed(self.items)： print(data) def insert_bottom(instance, data)： ... 阅读更多

当需要在线性时间复杂度内从列表中选择第n大元素时，需要两种方法。一种方法是查找最大元素，另一种方法是将列表分成两部分。这种划分取决于用户提供的'i'值。根据该值，列表被分割，并确定最大元素。下面是相同的演示示例 - 在线演示 def select_largest(my_list, beg, end, i):    if end - beg k:       return select_largest(my_list, beg, pivot_val, i - k)    return my_list[pivot_val] def start_partition(my_list, ... 阅读更多