1/manifests/�gera- operator.yaml # wget h�ps://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.26.1/manifests/custom- resources.yaml #创建控制器 Install the Tigera Calico operator and custom resource defini�ons # kubectl create -f �gera-operator.yaml #如果需要更改镜像，可编辑此 文件 # more �gera-operator.yaml | grep -i image: image: quay.io/�gera/operator:v1.30.4 #修改pod网段 # sed -i #查看calico节点状态，状态全部为Running则为启动成功 # kubectl get pods -n �gera-operator NAME READY STATUS RESTARTS AGE �gera-operator-59b69c49dc-t6crt 1/1 Running 1 (10m ago) 51m

Condi�on()方法创建一个条件对象， 条件对象能让一个进程A暂停下来，等待另一个进程B的通知，当进程B 满足某个条件后通知进程A继续运行 import multiprocessing def operator_func(cond, name): cond.acquire() print(name + ": 我可以变更了吗？") cond.notify() # 发消息给Manager，唤醒一个挂起的线程 变更方案有问题，先不变更，先改方案") cond.notify() # 发消息给Operator，唤醒一个挂起的线程 cond.wait() # 等待Operator的回复 print(name + ": 好，可以变更了") cond.notify() # 发消息给Operator，唤醒一个挂起的线程 cond.release() def main(): cond = multiprocessing.Condition() opuser = multiprocessing.Process(target=operator_func, args=(cond, "cof-lee",)) mgmt = multiprocessing.Process(target=manager_func, args=(cond, "boss",))