随笔分类 - python
摘要：常用魔法函数(非数学运算类型) 字符串表示 \_\_repr\_\_ \_\_str\_\_ 集合序列相关 \_\_len\_\_ \_\_getitem\_\_ \_\_setitem\_\_ \_\_delitem\_\_ \_\_contains\_\_ 迭代相关 \_\_iter\_\_ \
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摘要：上次用 python 脚本中定期查询数据库，监视订单变化，将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志，虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作，但是数据不进行分析只是数据，要让数据活起来！ 为了方便看出已完成订单的趋势，又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触，哈哈，能用代码
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摘要：在使用适配器模式之前，需要先认识一下以下__dict__内置函数 __dict__ 属性用于查看对象内部存储的所有属性名和属性值组成的字典 使用 __dict__ 属性既可查看对象的所有内部状态，也可通过字典语法来访问或修改指定属性的值，通常程序直接使用该属性即可 class Item: def _
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摘要：使用工厂模式时，每个工厂类中属性和实现都是定义好的，比如有一个小米手机的工厂，生产Mi9和MIX3,你要一个Mi9就给你个Mi9，参数属性都是一样的 如图： 代码： 因为生产线已经固定好了，生产的手机也是一样的，但是如果希望可以定制手机配置就不行了，试试构造模式吧！ 如图： 代码：
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摘要：1. 单例模式: a. 使用import python中的模块是天然的单例 b.使用装饰器 上面装饰器的方法实现了单例，当A被第一次实例化为a时，self.a = 'sss', 下次b = A('fffff')时，装饰器判定A类已经有了实例，就会直接返回实例a,此时b=a,并未进行实例化，而是引用赋
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摘要：设定一个场景，在用户了添加多个任务，点击run task按钮在后台处理这些tasks,并判断task成功或失败，因为task是耗时的，所以采用多线程方式处理tasks 考虑: 线程启动后如何获取task执行结果？ 看代码: 运行结果： 上面代码实现了创建线程执行task,并获取任务，关键点在于线程类
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摘要：题目： 一个列表，要分为N组，定义一套规则，实现算法： 解： 看到这个题目的时候我首先想到了数据库的水平分表，利用主键id取余的方式将数据平均存放在N张表中，可以利用一下：
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摘要：知识点总结1 PEP8 规范 每一级缩进使用4个空格。 空格是首选的缩进方式。 行限制的最大字符数为79 使用下划线分隔的小写字母 类名一般使用首字母大写的约定 异常名后面加上“Error”后缀 全局变量前加下划线的方式（表明这些全局变量是模块内非公有）。 函数名应该小写 None这样的单例对象进行
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摘要：1.在socket.listen()后创一个epoll对象 epoll = select.epoll() 2.将server_socket注册到epoll中 epoll.register( ) 3. conn_dict = dict() 用来保存新的socket对象和对应的fd和关系 addr_di
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摘要：这里不解释celery，如果不清楚可以参考下面链接： http://docs.celeryproject.org/en/latest/getting-started/introduction.html 这里来演示一下在Django项目中如何使用celery： 1. 首先我们需要使用到两个库，用pip
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摘要：接受表达式的元组可以是嵌套式的，例如 (a, b, (c, d))。只要这个 接受元组的嵌套结构符合表达式本身的嵌套结构，Python 就可以作出正 确的对应。 用嵌套元组来获取经度： ❶ 每个元组内有 4 个元素，其中最后一个元素是一对坐标。 ❷ 我们把输入元组的最后一个元素拆包到由变量构成的元组
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摘要：元组在结构上更像是不可变的列表，但是它的作用不仅如此,在《流畅的Python》中有一句解释： 元组其实是对数据的记录：元组中的每个元素都存放了记录中一个字段 的数据，外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。 如果只把元组理解为不可变的列表，那其他信息——它所含有的元素的 总数和它们的位
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摘要：序列是支持 + 和 * 操作的。通常 + 号两侧的序列由 相同类型的数据所构成，在拼接的过程中，两个被操作的序列都不会被 修改，Python 会新建一个包含同样类型数据的序列来作为拼接的结果。 如果想要把一个序列复制几份然后再拼接起来，更快捷的做法是把这个 序列乘以一个整数。同样，这个操作会产生一个
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摘要：Python 2.x 中,在列表推导中 for 关键词之后的赋值操作可能会影响列表推导上下文中的同名变量。像下面这个 Python 2.7 控制台对话: 如你所见,i 原本的值被取代了,但是这种情况在 Python 3 中是不会出现的: 列表推导、生成器表达式,以及同它们很相似的集合(set)推导和
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摘要：可以看出，三种方法都实现了多重循环的跳出，但是从代码可读性上讲，我更推荐使用第二种，函数封装多循环
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摘要：一. 剖析一下生成器对象 先看一个简单的例子，我们创建一个生成器函数,然后生成一个生成器对象 表示G是一个生成器对象,我们来剖析一下，里面到底有什么 大家注意看有4个很特殊的函数close(),next(),send(),throw(),next()在python中的生成器(一)中已经介绍过了，今天
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摘要：我们先考虑一个场景： 有个情景需要循环输出1——10. 这里给两种方法： 两种方式输出结果一样，但是我们考虑一下，如果要求输出1——1000000呢？ 第一种方式会导致list1里面真实放入1000000长度的数字，占用空间很大，明显不是明智之举， 再来看第二种方法,用到range帮助我们生成数据，
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摘要：import traceback def _mode(): print "hi " print traceback.extract_stack()[-2][2] def fun1(): _mode() def fun2(): _mode() if __name__ == '__main__': fu
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