12 2019 档案
摘要:一、概述 数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,
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摘要:一:简介 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键
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摘要:第一个问题:更新丢失 这个问题不常见,但是我敢说,不少程序员写过存在这样隐患的代码。举个例子:小明在请假系统上提出了一个请假申请单,这个申请单班主任和年级主任都有权利审批(同意或者拒绝),加入班主任和年级主任同时操作了这个申请单(两个人同时操作相同的数据),班主任点击同意,但是年级主任点击拒绝, 伪
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摘要:一:原子性(Atomicity) 事务是数据库执行的最小单位 不可被分割 ,这个单位里包含了一系列操作(DML),事务的原子性保证数据要么同时执行成功 要么同时执行失败,简单来说:数据库对数据进行操作的时候会将操作写入日志(此日志非传统的日志 可能是缓存 可能是文件)进行保存,如果中间某个事务执行失
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摘要:一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon As
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摘要:五、Matplotlib:绘图和可视化 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 1、简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分
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摘要:四、Pandas 简介 Series DataFrame 时间对象处理 数据分组和聚合 其他常用方法 1、简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于Numpy构建的,正因pandas的出现,让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功
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摘要:一:基础简介 1:介绍 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础,基本所有数据分析的包都用过它。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算,使得这些数学函数能够直接对数组进
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摘要:import turtle as t # 定义一个曲线绘制函数 def DegreeCurve(n, r, d=1): for i in range(n): t.left(d) t.circle(r, abs(d)) # 初始位置设定 t.begin_fill() s = 0.2 # size t.
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摘要:一:爱心函数 F(x)=x2/3 + 0.9*(3.3-x2)1/2*sin(love * x * π) import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt def plot_love(numbers): for k in r
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摘要:import turtle import time # 画爱心的顶部 def LittleHeart(): for i in range(200): turtle.right(1) turtle.forward(2) # 输入表白的语句,默认I Love you love = input('Plea
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摘要:MySQL简介 MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System
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摘要:开发环境部署 Anaconda 下载安装 配置环境变量 管理包 管理环境 运行anaconda 补充 1、Anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本,里面包含了很多科学计算相关的包,它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样,不冲突,你可
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