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摘要: 压缩和解压缩是日常常用的操作,不管是windows上图形界面的操作,还是linux上用命令来进行压缩解压缩,总的而言都还是比较方便的。 但用代码来实现就没做过,近期也得实现代码压缩与解压缩操作,所以就抽时间来研究一下。 一、zip文件压缩和解压缩实现 import os import zipfile 阅读全文
posted @ 2024-04-09 15:39 Python探索牛 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 比较判断逻辑是在代码中经常使用的,在Python中常用 '==' 和 is 来做比较判断。 == : 双等号是用来比较变量所指向内存单元中的值是否相等,它只关心值,并不在意值的内存地址,也就是说可以是两个不同内存地址的值相等。 is : 它用来比较两个变量是不是指向同一个内存单元,虽然它也可以比较值 阅读全文
posted @ 2024-04-02 15:57 Python探索牛 阅读(84) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、sqlite命令 创建数据库:在控制台sqlite3 name .databases 查看数据库 .tables 查看表格名 databaseName .dump > dumpName 将数据库存在文本文件dumpName中,恢复就用databaseName < dumpName; attach 阅读全文
posted @ 2024-03-26 15:50 Python探索牛 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、生成requirements.txt文件 如果有同环境服务器,可直接生成requirements.txt,会把当前服务器下的包和版本写入文件中。 pip freeze > requirements.txt 如安装指定包,创建requirements.txt,输入包名==版本号 // 只输入包名, 阅读全文
posted @ 2024-03-19 15:06 Python探索牛 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在python中读取文件常用的三种方法:read(),readline(),readlines() 准备 假设a.txt的内容如下所示: Hello Welcome What is the fuck... 一、read([size])方法 read([size])方法从文件当前位置起读取size个字 阅读全文
posted @ 2024-03-13 16:20 Python探索牛 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线程安全 线程安全是多线程或多进程编程中的一个概念,在拥有共享数据的多条线程并行执行的程序中,线程安全的代码会通过同步机制保证各个线程都可以正常且正确的执行,不会出现数据污染等意外情况。 线程安全的问题最主要还是由线程切换导致的,比如一个房间(进程)中有10颗糖(资源),除此之外还有3个小人(1个主 阅读全文
posted @ 2024-02-28 16:17 Python探索牛 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在Python中,我们可以使用bytes和bytearray两种数据类型来处理二进制数据。bytes是一个不可变的序列类型,而bytearray是一个可变的序列类型。本文将介绍如何使用Python来创建、操作和转换bytes和bytearray。 bytes:可以看作是一组二进制数值(0-255) 阅读全文
posted @ 2024-02-22 16:08 Python探索牛 阅读(215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 函数根据有没有参数,有没有返回值,可以相互组合,一共有4种 无参数,无返回值 无参数,有返回值 有参数,无返回值 有参数,有返回值 一、无参数,无返回值的函数 此类函数,不能接收参数,也没有返回值,一般情况下用来打印提示等类似的功能 def print_menu(): print(' ') prin 阅读全文
posted @ 2024-01-18 16:42 Python探索牛 阅读(135) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1.导入依赖 '''导入依赖''' from pathlib import Path import filecmp 2.函数说明 filecmp.cmp(path1, path2, shallow=True) path1/path2:待比较的两个文件路径。 shallow :默认为True,即只比较 阅读全文
posted @ 2024-01-13 16:29 Python探索牛 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.最佳线程数的获取: 1、通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。),响应时间 2、根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量 3、单用户压测,查看CPU的消耗,然后直接乘以百分比,再进行压测 阅读全文
posted @ 2024-01-08 19:06 Python探索牛 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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