吉阿吉

07 2021 档案

python装饰器
摘要:装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说:他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短,也更Pythonic(Python范儿)。大多数初学者不知道在哪儿使用它们,所以我将要分享下,哪些区域里装饰器可以让你的代码更简洁。 首先,让我们讨论下如何写你自己 阅读全文

posted @ 2021-07-30 07:13 吉阿吉 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)

linux命令
摘要:1. mkdir –p 创建多级目录2. ls -l 显示详细信息3. cd change directory 进入到目录中4. pwd print working directory 显示当前所在位置5. touch 创建文件 修改文件的时间戳6. vi 编辑文件7. cat 显示文件内容8. c 阅读全文

posted @ 2021-07-30 06:30 吉阿吉 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)

数据库视图
摘要:视图是从一个或多个表(视图)导出的表,视图与表不同,视图是一个虚表,即视图所对应的数据不进行实际存储,数据库中只存储视图的定义,在对视图的数据进行操作时,系统根据视图的定义去操作与视图相关联的基本表 优点: 简化了操作,把经常使用的数据定义为视图 对于一个查询动作频繁发生的话,我们可以创建视图简化 阅读全文

posted @ 2021-07-30 03:45 吉阿吉 阅读(358) 评论(0) 推荐(0)

python并发编程(并发与并行,同步和异步,阻塞与非阻塞)
摘要:1. 并发 & 并行 并发:在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。简言之,是指系统具有处理多个任务的能力。 并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一 阅读全文

posted @ 2021-07-29 06:35 吉阿吉 阅读(551) 评论(1) 推荐(0)

python 随机选取列表中的元素
摘要:使用random模块中的sample函数功能: random.sample(seq, k)实现从序列或集合seq中随机选取k个独立的的元素 参数: seq:元组、列表或字符串 k:选取元素个数 实例: In [1]: import randomIn [2]: f = [1, 2, 3, 4, 5, 阅读全文

posted @ 2021-07-29 05:45 吉阿吉 阅读(3086) 评论(0) 推荐(0)

python深拷贝与浅拷贝
摘要:在python中,对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用 一般有三种方法, alist=[1,2,3,["a","b"]] (1)直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的 阅读全文

posted @ 2021-07-26 00:44 吉阿吉 阅读(296) 评论(0) 推荐(0)

python内存管理
摘要:ython 中一切皆对象,那么 Python 解释器(CPython)是如何管理这些内存中的对象呢?为了找到答案,自己下载了Python 源码,参照源码注释学习了 pymalloc — Python object allocator的实现。现在这里做个总结。 pymalloc 的实现位于 Pytho 阅读全文

posted @ 2021-07-26 00:40 吉阿吉 阅读(335) 评论(0) 推荐(0)

python单例模式
摘要:单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置 阅读全文

posted @ 2021-07-25 22:14 吉阿吉 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)

python列表去重
摘要:1 #列表去重 2 L = [1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1] 3 4 #第一种方法,利用字典的fromkeys()和keys()方法 5 #创建一个空字典 6 d = {} 7 8 #用字典的fromkeys()方法去重,得到一个字典,去重之后的元素为键,值为None的字典 9 # 阅读全文

posted @ 2021-07-25 22:10 吉阿吉 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)

python全局解释器锁
摘要:计算密集型任务(CPU-bound) 的特点是要进行大量的计算,占据着主要的任务,消耗CPU资源,一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就 阅读全文

posted @ 2021-07-25 06:08 吉阿吉 阅读(308) 评论(0) 推荐(0)

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