11 2021 档案
摘要:import pymysql class DB_LINK(): def __init__(self): self.pool_db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test
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摘要:1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。 特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径 2.
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摘要:import pandas as pd import numpy as np dataqq = [{'name':'bbbb','time':'021'},{'name':'bbbb','time':'201'},{'name':'aaaa','time':'2021'},{'name':"aaaa
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摘要:奇葩json文件:{}{}{}{}{} 一行,919m #!/usr/bin/env python3.8 # _*_ coding: utf-8 _*_ # Description: # Author: gaozengzeng <gaozengzeng@sglcapital.com.cn> # Da
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摘要:通常在涉及确保某种资源以一种期望的方式被初始化和反初始化,或者尽力去避免重复时使用上下文管理器。 编写管理器常见的几个环境场所: 1、资源清理 打开和关闭资源(如文件或者数据库连接)是编写上下文管理器的重要因素之一。确保出现异常时正确关闭资源往往很重要,这样能够避免最终随着时间的推移而产生很多的僵尸
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摘要:上下文管理器是一个包装任意代码块的对象。 上下文管理器或许被用到最多的就是——作为确保资源被正确清理的一种方式。 常见的上下文管理器的语法 1、with语句 python2.5后引入with语句,使用with语句可以进入上下文管理器。python的内置函数open也能作为上下文管理器使用。 with
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摘要:import datetime from datetime import timedelta now = datetime.datetime.now() # 今天 today = now print(' today = {}'.format(today)) # 昨天 yesterday = now
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摘要:对pandas中的DataFrame进行条件筛选,即筛选出符合条件的数据条 df = pd.DataFrame({'A':[100, 200, 300, 400, 500],'B':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],'C':[1, 2, 3, 4, 5]}) A B C 0 100
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