По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Привет! Сегодня в статье мы покажем, как собирать трейсы с Cisco Unified Communications Manager (CUCM) . Это используется для траблшутинга системы, а так же эта информация будет необходима TAC инженерам Cisco при заведении заявки.
Для того чтобы снять трейсы нам понадобится программа Real-Time Monitoring Tool. О том как ее установить можно прочитать в нашей статье.
Сначала идем в меню Cisco Unified Serviceability, и переходим во вкладку Trace → Configuration. Здесь выбираем наш сервер, в строке Server, в строке Service Group выбираем CM Services, а в строке Service указываем Cisco CallManager. Дефолтные настройки показаны на скриншоте.
Убедитесь, что галочка стоит в пункте Trace On, а в выпадающем меню Debug Trace Level выбран пункт Detailed.
Тоже самое нужно повторить на других серверах кластера, если они имеются.
Далее запускаем RTMT и подключаемся к нашему серверу. Тут переходим во вкладку System → Tools → Trace & Log Central. Нажимаем Collect Files и в открывшемся окне ставим галочки в строке Cisco CallManager выбрав необходимые сервера.
Нажимаем Next и в следующем окне ставим галочки в пунктах Event Viewer → Application Log и Event Viewer → System Log.
Далее необходимо выбрать временной промежуток снятия наших данных в поле Collection Time. В этом же окне, в поле Download File Options указываем папку, в которою все будет скачиваться.
Теперь можно нажать Finish и после сбора информации нужные нам файлы окажутся в указанной ранее папке.
Python часто называют «языком программирования с батарейками в комплекте», или, иначе говоря, полностью укомплектованным. Это лишь означает, что в него встроен ряд готовых библиотек, которые разработчики могут использовать, чтобы облегчить свою работу. Как вы, наверное, уже догадались, существует огромное количество библиотек для этого интерпретируемого высокоуровневого языка программирования общего назначения.
Нет никаких сомнений в том, что одна из причин такой популярности Python – это наличие более ста тысяч библиотек на любой вкус. Чем больше библиотек и пакетов в своем распоряжении имеет язык программирования, тем больше существует различных вариантов его использования.
Трудно сказать, какие из тысяч доступных библиотек Python на самом деле хороши, а какие не стоят не вашего внимания. Для того, чтобы помочь вам, мы перечислили в этой статье некоторые лучшие библиотеки Python. Ваш фаворит есть в этом списке? Читайте дальше, чтобы это узнать!
Что такое библиотека Python?
Прежде чем мы сможем ответить на этот вопрос, нам нужно понять, что такое библиотека – по крайней мере, с точки зрения программирования. Библиотеки состоят из классов, служебных методов и модулей. Когда вы пишете код для своего приложения, эти вещи могут вам пригодиться. Вместо того, чтобы писать код с нуля, вы можете воспользоваться готовыми компонентами библиотеки, чтобы выполнить какие-то определенные задачи в вашем коде. Благодаря этому вы сэкономите много времени и сил. Более того, библиотеки позволяют использовать код повторно и в то же время устанавливают некоторые стандарты для разработчиков. Так что же такое библиотеки Python?
Так как Python стал наиболее широко используемым языком программирования за последние годы, то его используют для самых различных целей и приложений. Одна из главных причин, по которой Python так популярен, заключается в том, что он имеет огромное количество различных библиотек с открытым исходным кодом в своем арсенале, которые являются не только бесплатными, но и достаточно простыми в использовании.
Библиотеки Python – это наборы полезных модулей, функций, классов и многого другого. Эти библиотеки помогают разработчикам ускорить процесс написания кода, предоставляя возможность работать с уже существующим кодом без лишних телодвижений. Стоит ли говорить, что библиотеки позволяют разработчикам сконцентрироваться на важных частях своих приложений, так как им больше не нужно писать код с нуля.
Стоит отметить, что, так как Python используется в самых разных отраслях, то существуют топ библиотек Python практически для любых целей, которые вы только можете себе представить.
Что следует учитывать при выборе библиотеки Python
Теперь, когда вы знаете, чем вам может помочь библиотека в Python, у вас может возникнуть следующий вопрос: «Как мне выбрать правильную библиотеку?» Это вполне нормальный вопрос – в конце концов, на сегодняшний день доступно более 137 000 библиотек Python. И как тут решить, какая из них лучше всего подходит для ваших целей?
Может оказаться трудным принять решение, когда вы сталкиваетесь с таким огромным выбором. Некоторые даже могут почувствовать себя беспомощными, не зная, что выбрать. А для некоторых выходом может стать даже то, что они решат просто написать все то, что им нужно, с нуля. Делать это, конечно же, не нужно.
Вот некоторые вещи, которые следует учитывать при выборе лучших библиотек Python:
Какова ваша предполагаемая цель? Понимание основной цели вашего проекта необходимо для того, чтобы помочь сузить круг подходящих библиотек Python. Для того, чтобы еще сократить список потенциальных кандидатов, рассмотрите любые второстепенный области, цели и особенности, которые так или иначе могут быть связаны с основной целью. Например, если ваш проект ориентирован на науку о данных, то вам может понадобиться библиотека, которая сможет поддерживать управление данными и их визуализацию.
Какую версию Python вы используете? Есть множество различных версий Python, которые вы можете использовать для своих проектов. Когда вы выбрали определенную версию для своего приложения, вы должны убедиться, что все библиотеки, которые вы используете, совместимы с этой версией.
Будет ли эта библиотека работать совместно с другими библиотеками, которые вы используете? Если вы используете несколько библиотек, то рекомендуется убедиться, что они могут работать вместе. Если вдруг вы используете несовместимые или пересекающиеся библиотеки, то они могут доставить вам больше вреда, чем пользы.
Соответствует ли библиотека вашему бюджету? Есть огромное количество библиотек Python с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать совершенно бесплатно. Если вы найдете среди них те, которые идеально подходят для вашего проекта, то вам, возможно, и не придется покупать какие-либо еще библиотеки. Однако все же есть библиотеки, за доступ к которым вам нужно будет заплатить.
Топ библиотек Python
1. Requests
Основное назначение: упрощение HTTP-запросов
Одна из самых популярных общедоступных библиотек Python – это Requests. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python.
Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную.
Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy.
Основные моменты:
Разрешает загрузку нескольких файлов и потоковую загрузку
Автоматическая расшифровка содержимого и автоматическое развертывание
Проверка SSL в браузере
Функции могут быть настроены и оптимизированы в соответствии с требованиями
Постоянное соединение и объединенное подключение
Поддерживает международные домены и URL-адреса
2. Pillow
Основное назначение: обработка изображений
Дополнительные назначения: архивирование изображений, отображение изображений
Python Imaging Library, или PIL – это бесплатная библиотека Python, которая позволяет интерпретатору Python обрабатывать изображения. Иными словами, PIL дает возможность обрабатывать, открывать и сохранять различные форматы изображений в Python. Pillow была создана Алексом Кларком и его соавторами, и она является ответвлением библиотеки PIL.
Помимо мощных возможностей обработки изображений, Pillow предлагает эффективное внутреннее представление информации и всестороннюю поддержку форматов файлов. Стандартная библиотека Python обеспечивает быстрый доступ к данным, которые хранятся в нескольких основных форматах пикселей.
Основные моменты:
Поддержка отладки с помощью метода show()
Идеально подходит для приложений пакетной обработки данных
Распознает и читает большое количество различных форматов файлов изображений
Предлагает интерфейсы BitmapImage, PhotoImage и Window DIB
Поддерживает произвольные аффинные преобразования, преобразования пространства цветов, фильтрацию с помощью набора встроенных ядер свертки, изменение размера и поворот изображения, а также поточечные операции
Гистограммы позволяют извлечь некоторую статистику из изображения, а также могут использоваться для автоматического повышения контрастности и глобального статистического анализа
3. Scrapy
Основное назначение: веб-скрейпинг
Дополнительные назначения: автоматизированное тестирование, интеллектуальных анализ данных, сканирование веб-страниц (веб-краулинг)
Scrapy – это бесплатный фреймворк Python с открытым исходным кодом, который широко используется для веб-скрейпинга и ряда других задач, в том числе автоматического тестирования и интеллектуального анализа данных.
Изначально Scrapy был разработан именно для веб-скрейпинга, а позже был доработан для выполнения других задач. Библиотека предлагает быстрый и высокоуровневый метод сбора данных с веб-сайтов и извлечения структурированных данных с веб-страниц.
Scrapy написан на Python и построен на основе «пауков», или автономных поисковых роботов, которым предоставляется набор инструкций. Scrapy соблюдает принцип DRY (don’t repeat yourself – не повторяйся) и тем самым упрощает создание и масштабирование готовых проектов веб-сканирования.
Основные моменты:
«Паука» для обхода веб-сайта и извлечения данных легко написать
Следует принципу DRY
Предлагает оболочку для сбора данных, которая позволяет разработчикам тестировать поведение веб-сайта
Поддерживает экспорт собранных данных с помощью командной строки
4. Asyncio
Основное назначение: работа с асинхронным кодом
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Asyncio используется для создания различных асинхронных фреймворков Python, которые предлагают библиотеки подключения к базам данных, распределенные очереди задач, высокопроизводительные сетевые и веб-серверы и многое другое. В библиотеку встроен ряд высокоуровневых и низкоуровневых API.
Основные моменты:
Позволяет контролировать подпроцессы, распределять задачи по очередям, выполнять сетевой ввод-вывод и межпроцессное взаимодействие, а также синхронизировать параллельный код.
Объединение библиотек и кода на основе обратных вызовов с помощью синтаксиса async/await и низкоуровневых API.
Включает в себя набор высокоуровневых API для одновременного запуска сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением.
Упрощает работу с асинхронным кодом.
Поддерживает создание циклов событий и управление ими, реализуя эффективные протоколы передачи данных.
5. Tkinter
Основное назначение: разработка графического интерфейса
Tkinter позволяет просто и быстро создавать приложения с графическим интерфейсом. Tkinter – это стандартная библиотека графического интерфейса для языка программирования Python. Она предлагает мощный объектно-ориентированный интерфейс для инструментария графического интерфейса "Tk".
Процесс создания приложения с графическим интерфейсом с помощью Tkinter очень прост. Все, что от вас требуется, это выполнить следующие простые шаги:
Импортировать Tkinter
Создать главное окно для разрабатываемого приложения с графическим интерфейсом
Добавить один или несколько графических элементов Tkinter
Войти в основной цикл обработки событий, чтобы выполнить действий по каждому событию, инициированному пользователем
В Tkinter есть более 15 типов графических элементов, в том числе кнопки, метки и текстовые поля. Каждый из них имеет доступ к определенных методам управления геометрией, которые необходимы для их организации в основной области графических элементов.
Основные моменты:
Включает в себя набор графических элементов, которые поддерживают методы управления геометрией
Упрощает разработку приложений с графическим интерфейсом
Поддерживает эффективный объектно-ориентированный интерфейс
6. Six
Основное назначение: библиотека совместимости (сглаживание различий между Python 2 и Python 3)
Несмотря на незамысловатость названия, Six – это мощная библиотека Python, которая предназначена для сглаживания различий между двумя версиями Python: 2 и 3. Библиотека Six поддерживает кодовые базы, которые могут работать как на Python 2, так и на Python 3 без внесения каких-либо изменений.
Библиотека Six очень проста в использовании, поскольку представляет собой всего один файл Python. Поэтому скопировать библиотеку в проект Python до смешного просто. Название Six отражает следующее: (Python) 2 умножить на (Python) 3.
Основные моменты:
Простые служебные функции для обеспечения совместимости кода Python с Python 2 и Python 3.
Поддерживает все версии, начиная с Python 2.6.
Очень проста в использовании, так как содержится в одном файле Python.
7. aiohttp
Основное назначение: служит асинхронным HTTP-клиентом/сервером
Библиотека aiohttp – это еще одна простая, но при этом широко используемая библиотека Python. По сути, это асинхронный HTTP-клиент или сервер в Python. Эта библиотека выполняет только эту функцию и поддерживает клиентские и серверные веб-сокеты.
Основные моменты:
Предлагает веб-сервер с промежуточным ПО, подключаемой маршрутизацией и сигналами.
Обеспечивает поддержку клиентских и серверных веб-сокетов
Поддерживает HTTP-клиента и сервер
8. Pygame
Основное назначение: разработка 2D-игр
Дополнительное назначение: разработка мультимедийных приложений
Pygame – это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом. Она предназначена для разработки мультимедийных приложений на Python, в частности, двумерных игр. И как результат, она популярна среди как обычных, так и профессиональных разработчиков игр на Python.
За кадром Pygame использует библиотеку SDL (Simple DirectMedia Layer). Как и SDL, библиотека Pygame отличается высокой переносимостью, а значит, обеспечивает поддержку большого количества платформ и операционных систем.
Приложения, которые были разработаны с помощью Pygame можно портировать на Android-устройства, такие как смартфоны и планшеты. Для этого необходимо использовать pgs4a (версия Pygame для Android).
Основные моменты:
Не требует OpenGL
Упрощает использование многоядерных процессоров
Для использования всех доступных функций графический интерфейс не нужен
Обеспечивает поддержку большого количества платформ и операционных систем
Простая и удобная в использовании
Использует код ассемблера и оптимизированный код С для реализации основных функций
9. Kivy
Основное назначение: разработка приложений (с инновационными пользовательскими интерфейсами)
При создании мобильных приложений и программного обеспечения мультитач-приложений с NUI (Natural User Interface – естественный пользовательский интерфейс) разработчики Python опираются на библиотеку Kivy. Kivy – это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом. Она распространяется по лицензии MIT (лицензии свободного ПО, разработанной Массачусетским технологическим институтом) и работает на Android, iOS, Linux, macOS и Windows.
На самом деле Kivy – это эволюционировавший проект PyMT. Эта библиотека содержит все элементы, которые необходимы для создания интуитивно понятного мультитач-приложения, а именно графическую библиотеку, большой набор графических элементов с поддержкой мультитач, промежуточный язык (Kv) и всестороннюю поддержку ввода.
Kv, или язык Kivy, - это промежуточный язык, который предназначен для описания действий со стороны пользователя и интерфейса. Это позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы и добавлять к ним способы взаимодействия. Kivy также обеспечивает поддержку Raspberry Pi.
Основные моменты:
Возможность по умолчанию использовать большинство устройств, входов и протоколов
Кроссплатформенность
Предлагает более 20 графических элементов с возможностью изменения их размеров
Поддержка графического механизма, созданного на базе OpenGL ES 2.
10. Bokeh
Основное назначение: разработка приложений, основанных на визуализации
Дополнительное назначение: визуализация данных, наука о данных
Bokeh – это интерактивная библиотека визуализации для языка программирования Python. Она позволяет красиво и понятно визуализировать данные в современных веб-браузерах. Библиотека визуализации данных упрощает создание информационных панелей, приложений данных и интерактивных графиков.
Помимо лаконичного и изящного построения разнообразной графики, библиотека Bokeh также имеет дополнительные возможности благодаря высокопроизводительной интерактивности при потоковой передаче данных или при очень больших наборах данных.
Основные моменты:
Позволяет строить сложные статистические графики с помощью простых команд
Визуализация, полученная с помощью Bokeh, может быть легко встроена в две самые популярные платформы Python – Django и Flask
Возможность создавать изящные и интерактивные визуализации данных
Несколько привязок к языку (Julia, Lua, Python и R)
Различные форматы вывода
11. NumPy
Основное назначение: научные и численные вычисления
Дополнительные назначения: анализ данных, формирование основ других библиотек Python, таких как SciPy
NumPy – это один из лучших модулей Python с открытым исходным кодом для научных и числовых вычислений и анализа данных. Более того, эта библиотека является основой для нескольких других библиотек Python, таких как SciPy и Sci-Kit Learn. NumPy чаще всего используется для математических операций с матрицами и массивами. Эту библиотеку очень часто используют ученые, которые выполняют анализ данных, из-за ее эффективных и быстрых вычислений.
Также NumPy может обрабатывать многомерные массивы, поэтому большое количество разработчиков и специалистов по обработке данных используют ее для проектов в областях искусственного интеллекта и машинного обучения.
Основные моменты:
Повышение эффективность за счет вычислений с массивами
Использует векторизацию для компактных и более быстрых вычислений
Поддерживает объектно-ориентированный подход
Предоставляет числовые подпрограммы в виде быстрых и предварительно скомпилированных функций
12. SciPy
Основное назначение: визуализация данных и их обработка
Дополнительные назначения: линейная алгебра, алгоритмы оптимизации, операции с изображениями (многомерными)
Аналогично NumPy, SciPy является бесплатным модулем с открытым исходным кодом, что делает его общедоступным. SciPy основан на NumPy и также может использоваться для технических и научных вычислений с большими наборами данных. Эта библиотека играет важную роль в техническом и научном анализе данных. Именно поэтому она считается довольно важной библиотекой в Python. Некоторые даже называют ее основополагающей библиотекой для языка программирования Python.
SciPy хорошо подходит для обработки изображений. Она имеет высокоуровневые команды, которые можно использовать для обработки данных и их визуализации.
Основные моменты:
Наборы функций и алгоритмов построены на основе NumPy
Имеет встроенные функции, которые предназначены для решения дифференциальных уравнений
Есть подмодуль SciPy ndimage, предназначенный для обработки изображений (многомерных)
13. Sci-Kit Learn
Основное назначение: приложения машинного обучения
Дополнительное назначение: статистическое моделирование
Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих Sci-Kit Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса. Поскольку она очень удобна в использовании, многие считают, что она идеально подходит для новичков.
Основные моменты:
Библиотека машинного обучения
Предлагает практически все алгоритмы, которые необходимы для машинного обучения
Создана на основе SciPy, NumPy и Matplotlib
14. Theano
Основное назначение: машинное и глубокое обучение
Дополнительные назначения: оценка, анализ и обработка математических выражений
Библиотека численных вычислений, которая известна как Theano, была создана специально для машинного обучения. Многие разработчики используют эту библиотеку для моделей глубокого обучения из-за ее функций. Подавляющее большинство пользователей Theano – это разработчики глубокого и машинного обучения.
Theano предлагает возможность интеграции с NumPy при необходимости. Когда Theano используется совместно с графическим процессором (таким как видеокарта) вместо центрального процессора (такого как Intel Core i5 или i7 или AMD Ryzen), то она может выполнять вычисления в 140 раз быстрее.
Основные моменты:
Интегрируется с NumPy
Работает с центральными процессорами, но намного эффективнее работает с графическими процессорами; может выполнять вычисления намного быстрее, работая с графическим процессором
Оптимизирована для сохранения стабильности и скорости
Использует многомерные массивы для создания моделей глубокого обучения
15. TensorFlow
Основное назначение: глубокое обучение и машинное обучение; большие численные вычисления
Дополнительные назначения: текстовые приложения, обнаружение видео, распознавание речи/изображений, анализ временных рядов
TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
Возможности и набор встроенных инструментов TensorFlow упрощают процесс создания моделей машинного и глубокого обучения. TensorFlow также упрощает процесс создания нейронных сетей, независимо от того, занимаются ли эти профессионалы или новички.
Платформа и архитектура TensorFlow очень гибкие. Это позволяет использовать библиотеку как с центральными процессорами, так и с графическими. Но если вы хотите раскрыть всю мощь TensorFlow, то вам лучше работать с TPU (Tensor processing unit – тензорный процессор). Эта библиотека не ограничивается настольными устройствами, вы также можете использовать ее на смартфонах и серверах.
Основные моменты:
Частые обновления и новые выпуски – залог того, что у вас будут новые функции и чистый код
Поддерживается Google
Улучшенная визуализация вычислительных графиков
16. PyTorch
Основное назначение: наука о данных
Дополнительные назначения: исследования в области глубокого обучения
PyTorch – еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которую часто используют для обработки данных. Эта библиотека основана на Torch (фреймворк для языка программирования C), и она может интегрироваться с другими библиотеками Python, такими как NumPy. PyTorch способна незаметно для пользователя создавать графы вычислений, которые можно менять, пока программа запущена.
PyTorch чаще всего используется в приложениях машинного и глубокого обучения, в том числе обработки естественного языка и компьютерного зрения. Эта библиотека хорошо известна тем, что способна быстро выполнять команды даже при больших нагрузках. Библиотека PyTorch достаточно гибкая, что позволяет ей работать на центральных, графических и упрощенных процессорах.
Пользователи могут расширять PyTorch с помощью своих наборов API.
Основные моменты:
Тензорные вычисления с помощью графического процессора для более быстрой и эффективной обработки
Простой и удобный API
Использует динамические графы вычислений
Имеет большое сообщество
17. Keras
Основное назначение: машинное и глубокое обучение
Дополнительное назначение: визуализация данных
Keras – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая была создана преимущественно для разработки и оценки нейронных сетей в моделях машинного и глубокого обучения. Эта библиотека может работать наряду с TensorFlow и Theano, а это значит, что разработчики могут начать обучение своих нейронных сетей с небольшого количества кода.
Keras – гибкая, расширяемая и модульная, поэтому она отлично подходит для новичков. Эта библиотека также является переносимой, что означает, что вы можете использовать ее в различных средах как на графических, так и на центральных процессорах.
Часто разработчики используют эту библиотеку для визуализации данных или моделирования.
Основные моменты:
Поддерживает серверные части Theano и TensorFlow
Предусматривает предварительно размеченные наборы данных, которые разработчики могут использовать непосредственно для загрузки/импорта
Предлагает простые и согласующиеся API
Проста в освоении и использовании, небольшая кривая обучения
18. Pandas
Основное назначение: наука о данных
Дополнительные назначения: анализ данных и машинное обучение
Pandas – это одна из самых популярных библиотек Python на сегодняшний день, как минимум, в области науки о данных. Pandas – это еще одна библиотека, созданная на основе NumPy. Эта библиотека позволяет пользователям создавать комплексные, но интуитивно понятные высокоуровневые структуры данных. Pandas используется в различных отраслях – от статистики до инженерии (и даже в финансовой сфере).
Есть одна вещь, которая делает библиотеку Pandas просто замечательной, - это ее гибкость и возможность использования с другими научными библиотеками и библиотеками численного анализа Python.
Основные моменты:
Используется во многих коммерческих областях, включая финансовую сферу, нейронауки и статистику.
Используется в научных областях
Создана на основе NumPy
Помогает в решении большого количества громоздких и трудоемких задач, связанных с данными
19. Matplotlib
Основное назначение: визуализация данных
Дополнительное назначение: машинное обучение
Matplotlib – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которую часто приводят в пример, как альтернативу платному MATLAB. Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики. Но несмотря на это, эта библиотека может создавать готовые к публикации визуализации данных в виде графиков, диаграмм, гистограмм, точечных диаграмм, диаграмм ошибок, и конечно, линейчатых диаграмм.
Эта библиотека очень проста в использовании и интуитивно понятна, поэтому многие новички предпочитают работать именно с ней, когда только пробуют себя в визуализации данных. Matplotlib также выбирает немалое количество разработчиков, которые уже имеют опыт работы с другими инструментами визуализации данных.
Основные моменты:
Открытый исходный код, хорошая замена MATLAB (платное приложение)
Малое потребление памяти
Поддержка большого сообщества
Предлагает различные типы визуализации данных (коробчатые диаграммы, точечные диаграммы, гистограммы, диаграммы ошибок и т.д.)
20. Seaborn
Основное назначение: визуализация данных
Дополнительное назначение: машинное обучение
Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека Python, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas. Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
Большое количество разработчиков и пользователей Seaborn согласятся с тем фактом, что эта библиотека создает одни из самых красивых визуализаций данных. Именно поэтому она идеально подходит для использования в маркетинговых и издательских приложениях.
Пользователи также любят Seaborn за ее способность создавать графики и диаграммы с помощью простых команд и минимального количества программного кода, что экономит им время.
Основные моменты:
Создана на основе Matplotlib
Позволяет разработчикам создавать красивые информативные графики с помощью высокоуровневого интерфейса
Позволяет создавать такие графики, как попарные графики, гистограммы, линейчатые диаграммы, точечные диаграммы и т.д.
21. BeautifulSoup
Основное назначение: наука о данных
Дополнительное(-ые) назначение(-я): веб-скрейпинг
Beautiful Soup получила свое название благодаря своей способности анализировать документы HTML и XML (даже с некорректной разметкой, которую называют «tag soup» - «суп из тегов»). Этот пакет Python обходит веб-сайты, собирает данные и подготавливает их для дальнейшей работы. Beautiful Soup – это универсальный пакет, и поэтому его выбирают многие аналитики данных и ученые. Разработчики, занимающиеся вопросами машинного и глубокого обучения, также используют Beautiful Soup для получения данных для обучения своих моделей машинного/глубокого обучения.
Основные моменты:
Позволяет извлекать данные из HTML и XML, даже из документов с некорректной или неполной разметкой (например, с незакрытыми тегами)
Задумывалась как средство синтаксического анализа HTML, которое могло бы сделать «суп из тегов» работоспособным и даже «красивым»
22. PyCaret
Основное назначение: машинное обучение
PyCaret получила свое название от библиотеки Python, основанной на Caret, - библиотеке машинного обучения на языке программирования R. Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Основные моменты:
Высокоуровневая и малокодовая библиотека
Автоматизирует рабочие процессы в машинном обучении
Помогает ускорить циклы экспериментов, повышая тем самым производительность
Позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения с малым количеством кода
23. OpenCV
Основное назначение: компьютерное зрение и обработка изображений
Дополнительное назначение: машинное обучение
Как и любая библиотека Python, OpenCV имеет большой количество различных функций. Это делает ее отличным инструментом для программ компьютерного зрения в режиме реального времени. Эта высокоэффективная библиотека способна обрабатывать различные входные данные с визуальной информацией, взятой не только из изображений, но и из видеоданных. OpenCV может распознавать лица, почерк и объекты.
Основные моменты:
Выполняет такие задачи, как отслеживание угроз, обнаружение лиц, обнаружение ориентиров и многое другое
Предоставляет разработчикам доступ к более чем 2500 классическим современным алгоритмам
Широко используется даже такими технологическими гигантами, как Google, IBM, Toyota и другими
Используется для анализа изображений/видео
24. LightGBM
Основное назначение: машинное обучение
LightGBM расшифровывается как Light Gradient Boosting Machine. Это бесплатный фреймворк градиентного бустинга, разработанный Microsoft для машинного обучения. Он удобен и интуитивно понятен. Изучить его намного проще, чем некоторые другие библиотеки для глубокого обучения.
Основные моменты:
Обеспечивает эффективное использование памяти и высокую вычислительную мощность
Первоначально разработан Microsoft
Возможность работы с большими объемами данных
Обеспечивает высокую точность результатов
Вот и все!
Приведенный выше список содержит одни из самых лучших библиотек из сотен тысяч других. Приятно осознавать, что все эти библиотеки часто обновляются и улучшаются, чтобы не отставать от Python и его растущей популярности.
Если вы изучите хотя бы одну из этих библиотек, это сможет помочь вам в изучении языка, а также стать хорошим разработчиком Python во всех отношениях.
Часто задаваемые вопросы
1. Что такое библиотеки Python?
Библиотеки Python – это наборы функций, модулей и других компонентов, которые позволяют разработчикам использовать уже существующий код для определенных задач. Библиотеки могут быть как общими, так и более специализированными. Они могут помочь разработчикам сэкономить время и силы, избавив от необходимости писать огромную часть приложения с нуля.
2. Какие есть примеры библиотек Python?
Есть большое количество очень популярных пакетов и библиотек Python. Если вам нужны примеры таких библиотек, то вот вам несколько громких наименований:
Requests
Numpy, SciPy, SciKit-Learn
PyTorch
Pandas
Seaborn
Theano
TensorFlow
3. Где можно найти список всех библиотек Python?
Если вы имеете в виду список всех модулей, пакетов и библиотек, установленных сейчас в вашей версии Python, то это можно сделать с помощью команды help(“modules”), pip list или pip freeze
4. Для чего нужны библиотеки Python?
Библиотеки Python необходимы для того, чтобы упростить и оптимизировать работу разработчика. Вместо того, чтобы писать какие-то части проекта с нуля, разработчики могут воспользоваться модулями и связками кода из библиотек. Также библиотеки могут устанавливать стандарты написания программного кода, что упрощает сопровождение кода.
5. Все ли библиотеки Python являются бесплатными?
Большая часть крупных библиотек допускают бесплатное коммерческое использование. Однако не все библиотеки так просты в использовании и освоении. Поэтому, даже если библиотека бесплатная, возможно, вам придется заплатить за какие-либо лицензионные или платные модули, или программное обеспечение, чтобы упростить отладку и сопровождение в долгосрочной перспективе. Кроме того, даже если библиотека является бесплатной для коммерческого использования, вам, вероятно, придется доплатить, если вы хотите включить какие-то модули в свои приложения, которые в дальнейшем будете распространять среди будущих клиентов.
6. Как работают библиотеки в Python?
Библиотеки Python позволяют разработчикам использовать модули и связки кода в своих проектах многократно. Библиотеки позволяют вам использовать уже готовый код и добавить его к своему вместо того, чтобы каждый раз писать кода с нуля.
Из предыдущих статей (тут и тут) мы узнали, что очень немногие механизмы, учитывают изменения в топологии. Большинство этих решений ориентированы на вычисления loop-free пути через очевидно стабильную сеть. Но что происходит при изменении топологии? Как сетевые устройства создают таблицы, необходимые для пересылки пакетов по loop-free путям в сети?
В этой серии статей мы рассмотрим очередную подзадачу этой всеобъемлющей проблемы и ответим на вопрос: Как плоскости управления обнаруживают изменения в сети и реагируют на них?
На этот вопрос мы ответим, рассмотрев две составляющие процесса конвергенции в плоскости управления. Процесс конвергенции в сети может быть описан в четыре этапа. Рисунок 1 используется для справки при описании этих четырех стадий. Как только связь [C,E] выходит из строя, должны произойти четыре этапа: обнаружение, распространение, вычисление и установка.
Обнаружение изменения: будь то включение нового устройства или линии связи, или удаление устройства или линии связи, независимо от причины, изменение должно быть обнаружено любыми подключенными устройствами. На рисунке 1 устройства C и E должны обнаруживать отказ канала [C, E]; когда линия восстанавливается, они также должны обнаружить включение этой (очевидно новой) линии связи в топологию.
Распространение информации об изменении: каждое устройство, участвующее в плоскости управления, должно каким-то образом узнавать об изменении топологии. На рисунке 1 устройства A, B и D должны каким-то образом уведомляться о сбое канала [C, E]; когда линия будет восстановлена, они должны быть снова уведомлены о включении этой (очевидно новой) линии связи в топологию.
Вычисление нового пути к пункту назначения без петель: на рисунке 1 B и C должны вычислить некоторый альтернативный путь, чтобы достичь пунктов назначения за пределы E (или, возможно, непосредственно самого E).
Установка новой информации о пересылке в соответствующие локальные таблицы: На рисунке 1 B и C должны установить вновь вычисленные loop-free пути к пунктам назначения за пределами E в свои локальные таблицы пересылки, чтобы трафик мог коммутироваться по новому пути.
Далее мы сосредоточимся на первых двух из четырех шагов, описанных в предыдущем списке, размышляя в начале об обнаружении изменений топологии. Будут рассмотрены некоторые примеры протоколов, специализирующихся на обнаружении изменений топологии. Распределение топологии и информации о достижимости будет рассмотрена в конце этой серии статей. Поскольку эта проблема, по сути, является проблемой распределенной базы данных, она будет решаться с этой точки зрения.
Обнаружение изменений топологии
Первым шагом в реакции на изменение топологии сети является обнаружение изменения. Вернемся к рисунку 1. Каким образом два устройства, подключенные к каналу, C и E, обнаруживают сбой канала? Решение этой проблемы не так просто, как может показаться на первый взгляд, по двум причинам: информационная перегрузка и ложные срабатывания.
Информационная перегрузка возникает, когда плоскость управления получает так много информации, что просто не может распространять информацию об изменениях топологии и/или вычислять и устанавливать альтернативные пути в соответствующие таблицы на каждом устройстве достаточно быстро, чтобы поддерживать согласованное состояние сети. В случае быстрых, постоянно происходящих изменений, таких как отключение связи и подключение каждые несколько миллисекунд, плоскость управления может быть перегружена информацией, в результате чего сама плоскость управления потребляет достаточно сетевых ресурсов, чтобы вызвать сбой сети. Также возможно, что серия отказов вызовет петлю положительной обратной связи, и в этом случае плоскость управления “сворачивается” сама по себе, либо реагируя очень медленно, либо вообще отказывая. Решение проблемы информационной перегрузки состоит в том, чтобы скрыть истинное состояние топологии от плоскости управления до тех пор, пока скорость изменения не окажется в пределах, которые может поддерживать плоскость управления.
Ложные срабатывания - это проблема второго типа. Если канал отбрасывает один пакет из каждых 100, и каждый раз отбрасывается единственный пакет, который оказывается пакетом плоскости управления, используемым для отслеживания состояния канала, будет казаться, что канал выходит из строя и довольно часто возобновляет работу - даже если другой трафик перенаправляется по каналу без проблем.
Существует два широких класса решений проблемы обнаружения событий:
Реализации могут периодически отправлять пакеты для определения состояния канала, устройства или системы. Это опрос (Polling).
Реализации могут вызвать реакцию на изменение состояния канала или устройства в некотором физическом или логическом состоянии внутри системы. Это обусловлено событиями.
Как всегда, есть разные компромиссы с этими двумя решениями и подкатегории каждого из них.
Опрос (Polling) для обнаружения сбоев.
Опрос может выполняться удаленно или вне диапазона, или локально, или в группе. Рисунок 2 демонстрирует это.
На рисунке 2 A и B периодически отправляют приветствие или какой-либо другой пакет опроса по тому же каналу, через который они подключены, и по тому же каналу, по которому они пересылают трафик. Это внутриполосный опрос, который имеет преимущество отслеживания состояния канала, по которому пересылается трафик, передается информация о доступности и т. д. С другой стороны, D запрашивает у A и B некоторую информацию о состоянии канала [A, B] из другого места в сети. Например, D может периодически проверять состояние двух интерфейсов на канале [A, B] или, возможно, периодически отправлять пакет по пути [C, A, B, C] и т. д. Преимущество заключается в том, что информация о состоянии большого количества каналов может быть централизована, что упрощает управление сетью и устранение неполадок. Оба типа опроса часто используются в реальных сетевых развертываниях.
Для работы механизмов опроса часто используются два отдельных таймера:
Таймер для определения частоты передачи опроса. Он часто называется интервалом опроса в случае внеполосного опроса и часто называется таймером приветствия в случае внутриполосного опроса.
Таймер, чтобы определить, как долго ждать, прежде чем объявить связь или устройство отключенным, или включить сигнал тревоги. Это часто называют мертвым интервалом или мертвым таймером в случае внутриполосного опроса.
Цели внутриполосного и внеполосного опроса часто различаются. Внеполосный опрос для обнаружения изменений в состоянии сети часто (но не всегда - особенно в случае централизованной плоскости управления) используется для мониторинга состояния сети и позволяет централизованно реагировать на изменения в состоянии. Внутриполосный опрос наиболее часто используется (как и следовало ожидать) для локального обнаружения изменений состояния, чтобы управлять реакцией распределенных плоскостей управления.
Обнаружение сбоев на основе событий
Обнаружение сбоев на основе событий основывается на некотором локальном, измеримом событии для определения состояния конкретного канала или устройства. Рисунок 3 демонстрирует это.
На рисунке 3, который показывает одну из возможных реализаций элементов архитектуры между физическим интерфейсом и протоколом маршрутизации, есть четыре шага:
Связь между двумя микросхемами физического интерфейса (phy), расположенными на обоих концах связи, не работает. Микросхемы физического интерфейса обычно являются оптическими для электрических передач обслуживания. Большинство микросхем физического интерфейса также выполняют некоторый уровень декодирования входящей информации, преобразуя отдельные биты в сети в пакеты (десериализация) и пакеты в биты (сериализация). Информация кодируется физическим интерфейсом на носителе, который предоставляется двумя физическими микросхемами, подключенными к физическому носителю. Если канал не работает или один из двух интерфейсов отключен по какой-либо причине, микросхема физического интерфейса на другом конце канала увидит падение несущей почти в реальном времени - обычно в зависимости от скорости света и длины физического носителя. Это состояние называется потерей носителя.
Микросхема физического интерфейса при обнаружении потери несущей отправляет уведомление в таблицу маршрутизации (RIB) на локальном устройстве. Это уведомление обычно запускается как прерывание, которое затем транслируется в некоторую форму вызова интерфейса прикладного программирования (API) в код RIB, что приводит к тому, что маршруты, доступные через интерфейс, и любая информация о следующем переходе через интерфейс помечаются как устаревшие или удаляются из таблицы маршрутизации. Этот сигнал может или не может проходить через базу пересылаемой информации (FIB) по пути, в зависимости от реализации.
RIB будет уведомлять протокол маршрутизации о маршрутах, которые он только что удалил из локальной таблицы, на основе события отключения интерфейса.
Протокол маршрутизации затем может удалить любых соседей, доступных через указанные интерфейсы (или, скорее, через подключенные маршруты).
На рисунке 3 нет места, в котором бы присутствовал периодический процесс, проверяющий состояние чего-либо, а также не было бы пакетов, перемещающихся по сети. Весь процесс основан на том, что микросхема физического интерфейса теряет носитель на подключенной среде, следовательно, этот процесс управляется событиями.
Часто бывает, что состояние, управляемое событиями, и статус опроса совмещаются. Например, на рисунке 3, если бы станция управления периодически опрашивала статус интерфейса в локальном RIB, процесс от набора микросхем физического интерфейса к RIB был бы управляемым событием, а процесс от RIB на станцию управления будет направлен опросом.
Сравнение обнаружения на основе событий и на основе опроса
Таблица 1 отображает преимущества и недостатки каждого механизма обнаружения событий.
Внеполосный опросВнутриполосный опросУправляемый событиямиРаспределение статусовСтатус управляется централизованной системой; централизованная система имеет более полное представление об общем состоянии сетиСтатус определяется локальными устройствами; для получения более широкой картины состояния всей сети требуется сбор информации с каждого отдельного сетевого устройстваСтатус определяется локальными устройствами; для получения более широкой картины состояния всей сети требуется сбор информации с каждого отдельного сетевого устройстваСвязь состояния пересылки со связью или состоянием устройстваСообщение о состоянии связи и / или устройства может быть ложным; не проверяет возможность пересылки напрямуюСостояние канала и/или устройства может быть напрямую связано с возможностью пересылки (исключение сбоев в механизме проверки состояния)Состояние канала и/или устройства может быть напрямую связано с возможностью пересылки (исключение сбоев в механизме проверки состояния)Скорость обнаруженияПеред объявлением канала или устройства должен пройти некоторый интервал ожиданияне удалось предотвратить ложные срабатывания; замедляет сообщение об изменениях в сетиПеред объявлением канала или устройства должен пройти некоторый интервал ожиданияне удалось предотвратить ложные срабатывания; замедляет сообщение об изменениях в сетиНекоторый таймер перед сообщением о сбоях может быть желательным, чтобы уменьшить сообщение о ложных срабатываниях, но этот таймер может быть очень коротким и подкрепляться двойной проверкой состояния самой системы; как правило, гораздо быстрее при сообщении об изменениях сетиМасштабированиеДолжен передавать периодические опросы, потребляя пропускную способность, память и циклы обработки; масштабируется в этих пределахДолжен передавать периодические опросы, потребляя пропускную способность, память и циклы обработки; масштабируется в этих пределахНебольшие объемы текущего локального состояния; имеет тенденцию масштабироваться лучше, чем механизмы опроса
Хотя может показаться, что обнаружение, управляемое событиями, всегда должно быть предпочтительным, есть некоторые конкретные ситуации, когда опрос может решить проблемы, которые не могут быть решены механизмами, управляемыми событиями. Например, одно из главных преимуществ систем, основанных на опросе, особенно при внутриполосном развертывании, заключается в том, чтобы «видеть» состояние невидимых блоков. Например, на рисунке 4 два маршрутизатора соединены через третье устройство, обозначенное на рисунке как ретранслятор.
На рисунке 4 устройство B представляет собой простой физический повторитель. Все, что он получает по каналу [A, B], он повторно передает, как и получил, по каналу [B, C]. На этом устройстве нет какой-либо плоскости управления (по крайней мере, о том, что известно A и C). Ни A, ни C не могут обнаружить это устройство, поскольку оно не изменяет сигнал каким-либо образом, который мог бы измерить A или C.
Что произойдет, если канал [A, B] выйдет из строя, если A и B используют управляемый событиями механизм для определения состояния канала? A потеряет несущую, конечно, потому что физический интерфейс в B больше не будет доступен. Однако C будет продолжать принимать несущую и, следовательно, вообще не обнаружит сбой соединения. Если A и C могут каким-то образом общаться с B, эту ситуацию можно разрешить. Например, если B отслеживает все запросы протокола разрешения адресов (ARP), которые он получает, он может, когда канал [A, B] разрывается, каким-то образом отправить «обратный ARP», уведомляющий B о том, что A больше недоступен. Другое решение, доступное в этой ситуации, - это своего рода опрос между A и C, который проверяет доступность по всему каналу, включая состояние B (даже если A и C не знают, что B существует).
С точки зрения сложности, управляемое событиями обнаружение увеличивает поверхности взаимодействия между системами в сети, в то время как опрос имеет тенденцию сохранять состояние внутри системы. На рисунке 3 должен быть какой-то интерфейс между чипсетом физического интерфейса, RIB и реализацией протокола маршрутизации. Каждый из этих интерфейсов представляет собой место, где информация, которая может быть лучше скрыта через абстракцию, передается между системами, и интерфейс, который должен поддерживаться и управляться. Опрос, с другой стороны, часто может проводиться в рамках одной системы, полностью игнорируя существующие механизмы и технологии.
Пример: обнаружение двунаправленной переадресации
В этом подразделе будет изучен пример протокола, разработанного специально для определения состояния канала в сети. Ни один из этих протоколов не является частью более крупной системы (например, протокола маршрутизации), а скорее взаимодействует с другими протоколами через программные интерфейсы и индикаторы состояния.
Обнаружение двунаправленной переадресации (Bidirectional Forwarding Detection - BFD) основано на одном наблюдении: на типичном сетевом устройстве работает множество плоскостей управления, каждая со своим собственным механизмом обнаружения сбоев. Было бы более эффективно использовать один общий механизм обнаружения для всех различных плоскостей управления. В большинстве приложений BFD не заменяет существующие протоколы приветствия, используемые в каждой плоскости управления, а скорее дополняет их. Рисунок 5 демонстрирует это.
В модели BFD, скорее всего, будет по крайней мере два различных процесса опроса, работающих по одному и тому же логическому каналу (их может быть больше, если есть логические каналы, наложенные поверх других логических каналов, поскольку BFD также может использоваться в различных технологиях сетевой виртуализации). Опрос плоскости управления будет использовать приветствия (hellos) для обнаружения соседних устройств, выполняющих один и тот же процесс плоскости управления, для обмена возможностями, определения максимального блока передачи (MTU) и, наконец, для того, чтобы убедиться, что процесс плоскости управления на соседнем устройстве все еще работает. Эти приветствия проходят через соединение плоскости управления на рисунке 5, которое можно рассматривать как своего рода «виртуальный канал», проходящий через физический канал.
Опрос BFD будет выполняться под соединением уровня управления, как показано на рисунке, проверяя работу физического соединения и плоскостей пересылки (переадресации) на двух подключенных устройствах. Этот двухуровневый подход позволяет BFD работать намного быстрее, даже в качестве механизма опроса, чем любой механизм обнаружения на основе протокола маршрутизации.
BFD может работать в четырех различных режимах:
Асинхронный режим: в этом режиме BFD действует как облегченный протокол приветствия. Процесс BFD в A, потенциально работающий в распределенном процессе (или даже в специализированной интегральной схеме [ASIC]), отправляет пакеты приветствия в C. Процесс BFD в C подтверждает эти пакеты приветствия. Это довольно традиционное использование опроса через hellos.
Асинхронный режим с эхом: в этом режиме процесс BFD в A будет отправлять пакеты приветствия в C, поэтому пакеты приветствия будут обрабатываться только через путь пересылки, что позволяет опрашивать только путь пересылки. Для этого A отправляет пакеты приветствия в C, сформированные таким образом, что они будут переадресованы обратно в A. Например, A может отправить пакет C с собственным адресом A в качестве пункта назначения. C может забрать этот пакет и переслать его обратно к A. В этом режиме приветствия, передаваемые A, полностью отличаются от приветствий, передаваемых C. Подтверждения нет, только две системы посылают независимые приветствия, которые проверяют связь в двух направлениях с каждого конца.
Режим запроса: В этом режиме два одноранговых узла BFD соглашаются отправлять приветствия только тогда, когда подключение должно быть проверено, а не периодически. Это полезно в том случае, когда существует какой-то другой способ определения состояния канала—например, если канал [A, C] является каналом Ethernet, что означает, что обнаружение несущей доступен для обнаружения сбоя канала, - но этот альтернативный метод не обязательно является надежным для обеспечения точного состояния соединения во всех ситуациях. Например, в случае «коммутатора посередине», где B отключен от A, но не C, C может послать BFD привет, отметив любую проблему с подключением, чтобы убедиться, что его соединение с A все еще есть. В режиме запроса некоторые события, такие как потерянный пакет, могут вызвать локальный процесс для запуска события обнаружения BFD.
Режим запроса с эхом: этот режим похож на режим запроса - обычные приветствия не передаются между двумя устройствами, на которых работает BFD. Когда пакет передается, он отправляется таким образом, чтобы другое устройство переадресовало пакет приветствия обратно отправителю. Это снижает нагрузку на процессор на обоих устройствах, позволяя использовать гораздо более быстрые таймеры для приветствий BFD.
Независимо от режима работы, BFD вычисляет различные таймеры опроса (hello) и обнаружения (dead) отдельно по каналу связи. Лучший способ объяснить этот процесс-на примере. Предположим, что A отправляет управляющий пакет BFD с предлагаемым интервалом опроса 500 мс, а C отправляет управляющий пакет BFD с предлагаемым интервалом опроса 700 мс. Для связи выбирается большее число или, скорее, более медленный интервал опроса. Объясняется это тем, что более медленная система должна быть в состоянии идти в ногу с интервалом опроса, чтобы предотвратить ложные срабатывания.
Частота опроса изменяется при фактическом использовании, чтобы предотвратить синхронизацию пакетов приветствия в нескольких системах на одном и том же проводе. Если было четыре или пять систем, развертывающих Border Gateway Protocol (BGP) на одном канале множественного доступа, и каждая система устанавливает свой таймер для отправки следующего пакета приветствия на основе получения последнего пакета, все пять систем могут синхронизировать их передачу приветствия, чтобы все приветствия по сети передавались в один и тот же момент. Поскольку BFD обычно работает с таймерами длиной менее одной секунды, это может привести к тому, что устройство будет получать приветствия от нескольких устройств одновременно и не сможет обрабатывать их достаточно быстро, чтобы предотвратить ложное срабатывание.
Конкретная используемая модификация заключается в джиттере пакетов. Каждый передатчик должен взять базовый таймер опроса и вычесть некоторое случайное количество времени, которое составляет от 0% до 25% от таймера опроса. Например, если таймер опроса составляет 700 мсек, как в приведенном примере, A и C будут передавать каждый пакет приветствия примерно между 562 и 750 мсек после передачи последнего приветствия.
Последний момент, который следует учитывать, - это количество времени, в течение которого A и C будут ждать перед объявлением соединения (или соседа) отключенным. В BFD каждое устройство может вычислить свой собственный таймер отключения, обычно выраженный как кратное таймеру опроса. Например, A может решить считать канал (или C) отключенным после пропуска двух приветствий BFD, в то время как C может решить дождаться пропуска трех приветствий BFD.