millicores 指 定，例如 200m, 0.5, 1。 例如，概念证明 = 500m，最小部署 =1 1 elasticsearch: resources: requests: memory: 根据您的环境配置，可用 于请求的内存。 以字节为单位指定，例如 200Ki, 50Mi, 5Gi。例 如，概念证明 = 1Gi，最 小部署 = 16Gi* 16Gi elasticsearch: millicores 指 定，例如 200m, 0.5, 1。 例如，概念证明 = 500m，最小部署 =1 elasticsearch: resources: limits: memory: 根据您的环境配置，可用 的内存限值。 以字节为单位指定，例如 200Ki, 50Mi, 5Gi。例 如，概念证明 = 1Gi，最 小部署 = 16Gi* 参数 参数 描述 core 或者 millicores 指定（例 如: 200m, 0.5, 1）。 1Gi 概念证明 = 500m, 最小部署 =1 requests: memory: 根据您的环境配 置，可用于请求的 内存。 以字节为单位指定 （例如: 200Ki, 50Mi, 5Gi）。 500m 概念证明 = 1Gi, 最 小部署 = 16Gi* limits: cpu: 根据您的环境配 置，CPU

Library Reference, 发布 3.8.20 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据 结构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.5 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作 为单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

Library Reference, 发布 3.8.20 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据 结构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.5 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作 为单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

object; span=(4, 5), match='X'> 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据 结构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... 2. re --- 正则表达式操作 125 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.6 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作 为单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

Library Reference, 发布 3.9.20 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据 结构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.5 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作 为单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

object; span=(4, 5), match='X'> 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据结构， 是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... 122 Chapter 6. 文本处理服务 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每个 字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.5 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作为单 一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

Library Reference, 发行版本 3.13.0 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据结 构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.6 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作为 单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

Library Reference, 发行版本 3.11.10 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据 结构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.6 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作 为单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

object; span=(4, 5), match='X'> 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据结 构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.6 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作为 单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值

Library Reference, 发行版本 3.13.0 制作一个电话本 split() 将字符串用参数传递的样式分隔开。这个方法对于转换文本数据到易读而且容易修改的数据结 构，是很有用的，如下面的例子证明。 首先，这里是输入。它通常来自一个文件，这里我们使用三重引号字符串语法 >>> text = """Ross McFluff: 834.345.1254 155 Elm Street ... Way'], ['Heather', 'Albrecht', '548.326.4584', '919', 'Park Place']] 文字整理 sub() 替换字符串中出现的样式的每一个实例。这个例子证明了使用sub() 来整理文字，或者随机化每 个字符的位置，除了首位和末尾字符 >>> def repl(m): ... inner_word = list(m.group(2)) ... random 9.7.6 NormalDist 对象 NormalDist 工具可用于创建和操纵 随机变量 的正态分布。这个类将数据度量值的平均值和标准差作为 单一实体来处理。 正态分布的概念来自于 中央极限定理 并且在统计学中有广泛的应用。 class statistics.NormalDist(mu=0.0, sigma=1.0) 返回一个新的 NormalDist 对象，其中 mu 代表 算术平均值