摘要:SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库
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摘要:RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链
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摘要:redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交
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摘要:Memcache Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程(daemon )是用C写的,但是
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摘要:切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如,一个list如下: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素,应该怎么做? 笨办法: >>> [L[0], L[1], L[2]] ['Michael',
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摘要:装饰器 由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。 >>> def now(): ... print('2015-3-25') ... >>> f = now >>> f() 2015-3-25 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: >>>
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摘要:生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的
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摘要:迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等; 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterab
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摘要:列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。 举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)): >>> list(range(1,
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摘要:条件判断 计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。 比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if语句实现: 根据Python的缩进规则,如果if语句判断是True,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做。 也可以给if添加一个else语句
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摘要:list Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。 比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示: 变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数: 用索引来访问list中每一个位置的元素
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摘要:编码问题一直是初学者的难题,搞不明白。甚至一些程序员做了多年的程序,但是编码一直整不清,下面就来认识认识编码吧。 ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换代码)是基于拉丁字母的一套电脑编码系统,主要用于显示现代
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摘要:在写第一个python程序之前,我们还需要了解的一个东西就是python解释器 解释器,顾名思义,就是解释一段代码的机器,程序运行的平台,例如Java的解释器就是jdk。 我们在写好的python代码,需要在解释器上执行,才能得出我们想要的结果。 所以想要学python,就要安装python解释器,
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摘要:现如今,python语言越来越收到各个企业的重视,其语言简洁,规范,并有强大的第三方库的支持,使得python的作用被极大的发挥。 先来看一下2015年前10编程语言的排行,当时的python排名第8,主要都用C和Java: 现在2018年,再来看一下语言的排行,仅次于Java和C: 仅仅三年时间,
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