随笔分类 - A1-1-python
摘要：# 使用python编写递归获取树形结构数据 ``` # 使用递归做一个常用的数据库的目录树结构递归,递归的数据如果太大容易将内存给吃光掉 import json list_data = [ {'id': 1, 'name': '体育0', 'pid': 0}, # pid为0表示顶级 {'id':
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摘要：python RPC框架 # RPC 介绍 RPC 是指 远程过程调用, 简单点说就是 两台服务器 A，B 一个应用部署在 A 服务器上，想要调用 B 服务器上应用提供的函数或方法, 由于不在一个内存空间，不能直接调用。需要通过网络来表达调用的语义 和 传达调用的数据, 放回的结果 简略的来讲，RP
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摘要：# 列表的curd # 创建 ``` list1=['my','name','is','andy'] # 这就是列表的创建，使用方括号 ``` # 查询 ``` 那就是使用切片了， # 访问列表：切片 list1=['my','name','is','andy'] print(list1[2]) p
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摘要：# set是什么？用来干什么？ python中，用set来表示一个无序不重复元素的序列。set的主要作用就是用来给数据去重。 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，但是注意如果创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为{}是用来表示空字典类型的 # 1，集合的创建 ``
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摘要：python字典的使用-必须要彻底掌握！ # 字典的curd # 字典的创建 ``` dict1={"name":'andy',"age":18} # 注意：字典的key必须是唯一的，值可以不是唯一的， # 字典的特性 # 字典的键必须不可变，所以可以是数字，字符串，元组，但是列表就不行， # fr
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摘要：# 列举布尔值为False的常见值？ 1，布尔型，False表示False，其他为True 2，整数和浮点数，0表示False，其他为True 3，字符串和类字符串类型（包括bytes和unicode），空字符串表示False，其他为True 4，序列类型（包括tuple，list，dict，set
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摘要：# 元组的curd # 创建空元组 ``` tuple1=() # 元组只包含一个元素时，需要在后面加逗号 tuple2=(1,) print(type(tuple2)) ``` # 访问元组 ``` tuple3=(1,2,3) print(tuple3[2]) # 这样是得到一个元素，不是一个元
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摘要：# 字符串的curd # 创建 ``` name ='andy' # 这就是新建了一个字符串，用单引号，和双引号都可以， ``` # 查询 ``` 这就要用到切片了， print(name[1]) # 通过索引获取字符串中字符 print(name[0:2]) # 截取字符串中的一部分，遵循左闭右开
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摘要：# os模块 - 这是和操作系统打交道的， # os模块：文件夹操作 ``` import os # print(os.getcwd()) # 获取当前文件的路径，不包括文件名 # 新建文件夹： # os.mkdir('12') # 在当前目录创建文件夹 # os.mkdir('11/11') #
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摘要：# 实战案例 为了更好理解，上述所有示例的IO情况都是以 asyncio.sleep 为例，而真实的项目开发中会用到很多IO的情况。 ## 异步Redis 当通过python去操作redis时，链接、设置值、获取值 这些都涉及网络IO请求，使用asycio异步的方式可以在IO等待时去做一些其他任务，
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摘要：hashlib模块 import hashlib # 不加盐 md5 = hashlib.md5() # 创建一个md5算法的对象 md5.update('123456'.encode('utf-8')) print(md5.hexdigest()) # 这个值永远不会变，容易被人暴力破解，要加盐
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摘要：python分布式进程 分布式主从设计，客户端服务端设计，生产者消费者设计，这几种有什么区别？ 总的来讲，客户端服务端应该是整个系统的架构， 生产者和消费者是服务架构的架构的一种 分布式也是服务端架构设计的一种，所以这样看分布式是生产者消费者架构下的一种，但是用了生产者和消费者不一定是分布式， 生产
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摘要：# 前言 进程和线程，有很多地方非常类似，包括使用的方法也很多相同的， 所以我决定放到一起对比学习， 这一篇，专门对比： 进程冲突和锁， 线程冲突和锁 # 线程冲突 ``` from threading import Thread, Lock import time, os lock = Lock(
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摘要：# 前言 进程和线程，有很多地方非常类似，包括使用的方法也很多相同的， 所以我决定放到一起对比学习， 这一篇，专门对比： 进程通信 线程通信 # 进程间通信 多线程：共享变量很简单，直接定义全局 global 变量即可 多进程：全局变量在多个进程中不共享，进程之间的数据是独立的，默认情况下互不影响。
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摘要：def get_excel_data(self): print(' 正在批量读取测试用例数据 ') sheetNames = self.opExcel.get_sheet_names() print("获取所有的sheet页的名字：{}".format(sheetNames)) testData =
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摘要：原因各个python文件，互相引用，造成的 循环引用问题。 解决方法：把需要引用的独立成一个文件，让其单向引用 使用python写一个稍微大一点的工程时，经常会遇到循环import，即cicular import的问题。这篇文章会以flask里遇到的一个问题为原型，介绍一下 cicular impo
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