11 2021 档案
摘要:- MongoDB索引注意事项: MongoDB的索引是存储在运行内存(RAM)中的,所以必须确保索引的大小不超过内存的限制。 如果索引的大小超过了运行内存的限制,MongoDB会删除一些索引,这将导致性能下降。 MongoDB的索引在部分查询条件下是不会生效的。 正则表达式及非操作符,如 $nin
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摘要:db.user_list.find({"child":{$exists:true}}); # 判断有没有child字段,true为有 { "_id" : ObjectId("61a57d01ee212c0f351ca60f"), "name" : "laoli", "age" : 33, "sex"
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摘要:- 文档管理 #数据类型 | Type | 描述 | | | | | **ObjectID** | 用于存储文档的ID,相当于主键,mongoDB中就是一个对象的返回值 | | **String** | 字符串是最常用的数据类型,MongoDB中的字符串必须是UTF-8编码。 | | **Integ
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摘要:def index4(request): """获取请求体数据,返回数据结果是QueryDict""" print(request.POST) """ 打印效果: <QueryDict: {'name': ['root'], 'password': ['123456']}> """ print(re
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摘要:home/views.py """查询字符串[Query String]""" def index3(request): # print(request.GET) """ 访问地址: http://127.0.0.1:8000/home/index3 打印效果: <QueryDict: {}> 分析
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摘要:│─ manage.py # 终端脚本命令,提供了一系列用于生成文件或者目录的命令,也叫脚手架 └─ dome/ # 主应用开发目录,保存了项目中的所有开发人员编写的代码, 目录是生成项目时指定的 │- asgi.py # django3.0以后新增的,用于让django运行在异步编程模式的一个we
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摘要:# ### 生产者和消费者模型 """# 爬虫案例1号进程负责抓取其他多个网站中相关的关键字信息,正则匹配到队列中存储(mysql)2号进程负责把队列中的内容拿取出来,将经过修饰后的内容布局到自个的网站中 1号进程可以理解成生产者2号进程可以理解成消费者 从程序上来看 生产者负责存储数据 (put)
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摘要:程序错误分为两种:语法错误 和 异常错误语法错误:代码没有按照python规定语法去写,发明创造产生的错误异常错误:在代码语法正确的前提下,程序报错就是异常 #try...except... 基础语法 用于解决程序异常问题#raise 可以主动抛异常,异常类可以自定义 # 异常的分类 IndexEr
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摘要:# eval和exec在和第三方用户交互时候,谨慎使用; # eval 将字符串当作python代码执行 strvar = "print(123)" strvar = "int(15)" print(strvar) res = eval(strvar) print(res,type(res)) #
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摘要:# 单态模式 : 同一个类,无论实例化多少次,都有且只有一个对象"""每创建一个对象,就会在内存中多占用一份空间为了节省空间,提升执行效率,使用单态模式场景:只是单纯调用类中的成员,而不会额外为当前对象添加成员; class Singleton(): __obj = None def __new__
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摘要:# ### __init__ 构造方法 ''' 触发时机:实例化对象,初始化的时候触发 功能:为对象添加成员 参数:参数不固定,至少一个self参数 返回值:无 ''' # (1) 基本语法 class MyClass(): def __init__(self): print("构造方法被触发 ..
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摘要:# 应用场景: 一般情况下插入数据库的记录也就几条到几十上百条而已,这种情况下可能就写一个脚本S秒搞定的事,但是给你一个文件里面有几十W行的数据让你插入数据库呢?甚至这样的文件不至一个,甚至要插入数据库的字段就有上百个你会怎么做? 那么问题来了就肯定会有解决的办法啊,只要思想不滑坡,办法总比困难多啊
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摘要:import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(r'C:\Users\10907\Desktop\桌面整理\XDR\xdr_data\putty-0820-1\putty-0820-1.csv',sep="\s*,\s*") # 保存CSV文件 df.t
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