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侃豺小哥
当青春的容颜在镜中老去,还有谁会想起那些最初的温柔和疼痛?
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2021年8月11日
Python 内置库:itertools
摘要: itertools库 迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表(list)来说,迭代器最大的优势就是延迟计算,按需使用,从而提高开发体验和运行效率,以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。 话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只
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posted @ 2021-08-11 10:06 侃豺小哥
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2021年8月10日
Vue2与Vu3组件通信方式总结
摘要: 我们都知道Vue作为一个轻量级的低门槛入门前端框架,其核心就是 组件化开发 。Vue就是由多个组件组建成的,组件化是它的精髓,更是它的强大之处。各组件实例之间是相互独立的,这也就意味着不同组件之间数据是无法相互共用。 但实际项目开发中,我们时常需要其他组件的数据,为此诞生了组件通信的问题。针对组件之
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posted @ 2021-08-10 09:28 侃豺小哥
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2021年8月9日
4 款 MySQL 调优工具
摘要: 对于正在运行的mysql,性能如何,参数设置的是否合理,账号设置的是否存在安全隐患,你是否了然于胸呢? 俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增! 今天和大家分享几个mysql 优化的工具,你可以使用它们
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posted @ 2021-08-09 14:20 侃豺小哥
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2021年8月6日
如何使用 asyncio 限制协程的并发数
摘要: 有同学问道,如果使用 asyncio + httpx 实现并发请求,怎么限制请求的频率呢?怎么限制最多只能有 x 个请求同时发出呢?我们今天给出两种方案。 提出问题 假设如果我们同时发起12个请求,每个请求的时间不同,那么总共的请求时间大概跟最长耗时的请求差不多。我们先来写一个用于测试的例子: im
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posted @ 2021-08-06 11:26 侃豺小哥
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Go 的json 解析标准库竟然存在这样的陷阱?
摘要: 日常工作中,最常用的数据传输格式就是json,而encoding/json库是内置做解析的库。这一节来看看它的用法,还有几个日常使用中隐晦的陷阱和处理技巧。 json 与 struct 解析 反解析 陷阱 1、忘记取地址 陷阱 2、大小写 陷阱 3、十六进制或其他非 UTF8 字符串 陷阱 4、数字
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posted @ 2021-08-06 11:20 侃豺小哥
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2021年8月5日
基于 flashtext 模块使用 FlashText 算法进行字符串查找和替换
摘要: FlashText 算法是由 Vikash Singh 于2017年发表的大规模关键词替换算法,这个算法的时间复杂度仅由文本长度(N)决定,算法时间复杂度为O(N)。 而对于正则表达式的替换,算法时间复杂度还需要考虑被替换的关键词数量(M),因此时间复杂度为O(MxN)。 简而言之,基于FlashT
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posted @ 2021-08-05 09:24 侃豺小哥
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2021年8月3日
20个简洁的 JS 代码片段
摘要: 1、单行 If-Else 语句 这是许多编程语言的共同特征。你可以使用三元运算符用一行代码编写整个语句,而不是在多行上编写 if-else。 例如: const age = 12;let ageGroup;// LONG FORMif (age > 18) { ageGroup = "An adul
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posted @ 2021-08-03 09:28 侃豺小哥
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2021年7月28日
在 Python 中实现延迟调用
摘要: 熟悉 Golang 的同学都知道,Golang 里面有一个关键词叫做defer,它可以实现延迟调用。 实际上在 Python 里面也有相关的语法,那就是contextlib.ExitStack。 我们来看这样一个场景: 我有一个函数parse,它的作用是从 Redis 中持续读入数据,并写入到Mon
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posted @ 2021-07-28 11:46 侃豺小哥
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2021年7月27日
停止 Goroutine 有几种方法?
摘要: 协程(goroutine)作为 Go 语言的扛把子,经常在各种 Go 工程项目中频繁露面,甚至有人会为了用 goroutine 而强行用他。 在 Go 工程师的面试中,也绕不开他,会有人问 ”如何停止一个 goroutine?”,一下子就把话题范围扩大了,这是一个涉及多个知识点的话题,能进一步深入问
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posted @ 2021-07-27 09:43 侃豺小哥
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2021年7月26日
图解Python中深浅copy
摘要: 在工作中,常涉及到数据的传递,在数据传递使用过程中,可能会发生数据被修改的问题。为了防止数据被修改,就需要在传递一个副本,即使副本被修改,也不会影响原数据的使用。为了生成这个副本,就产生了拷贝。今天就说一下Python中的深浅拷贝问题。 一、深浅copy 赋值运算 l1 = [1, 2, 3, [2
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posted @ 2021-07-26 10:55 侃豺小哥
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