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伴随着云计算、大数据、AI等技术的迅速崛起,市场对Python人才的需求和市场人才的匮乏,让长期沉默的Python语言一下子备受众人的关注,再加上简单易学,使得Python一跃成为TIOBE排行榜的第一。 准备学Python或者想学Python的小伙伴们可能还不晓得,Python 2.x 已经停止更新了,而且 Python 3.x 与 Python 2.x 不兼容。 而今天分享的这份手册是基于Python 3.5编写零基础入门手册的,相对于很多以Python 2.x为基础编写的内容来说,这份手册更适合你一些
Django 是 Python 社区的两大最受欢迎的 Web 框架之一(另一个是 Flask)。凭借功能强大的脚手架和诸多开箱即用的组件,可以使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。 从好的方面来看,Web 开发激动人心且富于创造性;从另一面来看,它却是份繁琐而令人生厌的工作。 通过减少重复的代码,Django 使你能够专注于 Web 应用上有趣的关键性的东西。 为了达到这个目标,Django提供了通用Web开发模式的高度抽象,提供了频繁进行的编程作业的快速解决方法,以及为“如何解决问题”提供了清晰明了的约定。 同时,Django 尝试留下一些方法,来让你根据需要在framework
Python 的丰富模块(module)以及广泛的应用范围,使 Python 成为当下最重要的计算机语言之一,本书尝试将所有常用模块与应用分门别类组织起来,相信只要读者遵循本书实例,定可以轻松学会 Python 语法与应用,逐步向 Python 高手之路迈进,这也是撰写本书的目的。 本书以约 800 个程序实例讲解了:完整的 Python 语法,Python 的输入与输出,Python 的数据型态,列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set),函数设计,类别设计,使用系统与外部模块(module),设计自己的模块(module),文件压缩与解压缩,程序除错与异常处理…
今天分享的这本书在让你尽快学会 Python基础知识的同时,能够编写并正确的运行程序(游戏、数据可视化、Web应用程序) 最大的特色在于,在为初学者构建完整的 Python 语言知识体系的同时,面向实际应用情境编写代码样例,而且许多样例还是 后续实践项目部分的伏笔。实践项目部分的选题经过精心设计,生动详尽 又面面俱到。相信这本书能够得到更多 Python 初学者的喜爱。
Python作为程序员的宠儿,越来越得到人们的关注,使用Python进行应用程序开发的也越来越多。 今天给小伙伴们分享的这份项目教程完整代码已上传至GitHub,你可以选择跟着这份教程一段一段的手敲出来这几个项目,也可以直接从GitHub上copy下来。
随着互联网产业的高速发展,在网络上早已积累了极其丰富的Python学习资料,任何人都可以基于这些资源,自学掌握 Python。 但实际上,网络上充斥的资源太多、太杂且不成体系,在没有足够的编程/工程经验之前,仅靠“看”线上资源自学,的确是一件非常困难的事。
大家小时候有没有用玩儿过一种飞行棋,两个人玩儿,摇骰子摇到几然后就相应的往前走几步,看谁先到终点谁就胜利了。在玩儿的途中,地图上有很多奖励或者陷阱,有的时候运气不好,连中好几个陷阱不但没有前进反而还后退了。 这不最近再看Pandas数据读取的知识时候,我就踩了好几个小坑,幸亏把学习文档上的提供的demo进行了验证,不然在以后项目应用的时候再遇到了岂不是挺尴尬了。
在这篇博客中,我们将介绍如何使用 Django 实现一个用户需求和反馈系统,支持用户上传图片,同时限制上传图片的总大小不超过 3MB。我们将从模型设计开始,然后编写表单和视图来处理用户请求和图片上传。
市面上大多数技术类的书籍都着重于一步步的构建系统的知识体系,并不是说这样就是不对的,但这样按部就班的学习注定了需要花费大量的时间用来掌握“基础知识”,或死记硬背,或慢慢理解。 然而世界不会迁就你,而是在步步紧逼的告诉你要赶紧学完,赶紧找工作,赶紧挣钱,这才是你生活的基础。 今天给小伙伴们带来了一份《编程小白的第一步Python书》,这本书是专为零基础小白设计的,不会告诉“先学C语言,会更好理解Python”这种狗屁道理。而是先带你掌握搭建项目所用到的最少得知识,再真实的项目搭建中实践自己的所学,逐渐的完善知识体系。
今天给小伙伴们分享一份15年技术大牛用247个实战案例剖析的Python教程,这份教程全程彩图讲解,告别枯燥!60秒学会⼀个⼩例⼦,带你系统学习Python,从⼊门到⼤师。 涵盖了Python基础、Python字符串和正则、Python⽂件和⽇期、Python三⼤利器、Python绘图、Python之坑、Python第三⽅包、机器学习和深度学必知算法、Python实战、Pandas数据分析案例实战十大篇幅的精品案例教程
近期托朋友的福,给大家找来了一份Python早教书,本来是给我大侄子准备的,结果看我发现更适合零基础学编程的小白。 你想想看,本来就是给孩子看的东西,能难到哪里去,孩子都能上手的东西,到咱手里那还不得上天啊!
根据5月份的TIOBE指数分析,Python几乎是Java的两倍,以目前的情况来看,Java想重回巅峰怕是遥遥无期,反倒是Python开始了霸榜之旅。 无论任何一门语言,都是需要不断的花时间,花精力去学习的,python也不例外,虽然很多人都在说python如何如何的简单,但并不意味着你可以随便学学敷衍了事。
很多编程语言书读起来都略显晦涩,让不少读者望而却步,很难坚持读完。关老师的新书另辟蹊径,以漫画形式切入,生动有趣,把复杂的技术点和编程知识讲解得通俗易懂真正体现了一图胜干言的道理。而且每章结束时都有“练一练”环节,能够帮助读者夯实基础、锻炼技能。不得不说,这是一本Python入门和进阶佳作。
冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
Python提供了多种遍历字典的方法,可以根据实际需要选择合适的方法。无论是需要单独访问键或值,还是同时需要键和值,Python的字典都提供了简单而有效的方式来处理这些需求。
一、什么是MapReduce 首先,将这个单词分解为Map、Reduce。 • Map阶段:在这个阶段,输入数据集被分割成小块,并由多个Map任务处理。每个Map任务将输入数据映射为一系列(key, value)对,并生成中间结果。 • Reduce阶段:在这个阶段,中间结果被重新分组和排序,以便相同key的中间结果被传递到同一个Reduce任务。每个Reduce任务将具有相同key的中间结果合并、计算,并生成最终的输出。
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。 Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,用于创建统计图表。它提供了一系列高级绘图函数,可以轻松创建美观且信息丰富的统计图形。
在 Django 中,QuerySet 的 filter() 方法是一个强大的工具,用于从数据库中检索数据并根据指定的条件进行筛选。在本文中,我们将介绍如何使用 filter() 方法来执行各种类型的数据查询操作。
在构建爬虫系统时,设计合理的数据模型和多对多关系对系统的性能和可维护性至关重要。本文将探讨如何使用 Django 来设计爬虫系统的数据模型。
随着互联网的快速发展,Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
随着互联网的普及和发展,线上购票已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,在抢购热门演出门票时,往往会遇到抢票难、抢票快的问题,有时候一秒钟的延迟就意味着与心仪的演出擦肩而过。为了解决这个问题,技术爱好者们开始探索利用Python多线程技术来提高抢票效率。本文将介绍Python实现大麦网抢票的四大关键技术点,帮助读者了解抢票脚本的核心原理,并通过示例代码详细说明实现过程。
序列排序是日常开发常见的需求。实现方式有很多,哪种方式最简洁明了? 需求:已知序列A、B拥有相同的元素,要求序列A依照序列B排序进行排序。
Python 多进程想要实现将日志输出到同一个文件中,使用同一个日志句柄,且日志需要按照日期,大小回滚。
在平时工作中,文件上传是一项常见的需求,例如将应用异常时通过脚本生成的dump文件收集起来进行分析,但实现起来却可能相当复杂。幸运的是,Flask框架提供了一种简单而高效的方式来处理文件上传,代码不到100行。在本文中,我们将探讨如何使用Flask实现文件上传功能,编写Dockerfile将应用程序通过docker部署。
写python的别告诉我你还不造celery干嘛的。Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式任务队列系统,用于处理大量消息,提供实时处理,以及异步任务执行。其核心原理包括任务队列、消息传递、任务调度和任务执行。
Spring Cloud集成Dubbo 目前Dubbo在国内还是有较多公司在使用的,一方面是因为Dubbo作为阿里巴巴开源的一个SOA服务治理解决方案,在国内发展较早,有比较好的先发优势;另一方面是因为在国内很多工程师对Dubbo框架都比较熟悉,有比较完善的文档介绍和实例;还有,Dubbo框架的性能优势和基于SPI的扩展机制也是Dubbo的优势所在。
代理模式 所谓代理,是指它与被代理对象实现了相同的接口,客户端必须通过代理才能与被代理的目标类进行交互,而代理一般在交互的过程中(交互前后),进行某些特定的处理,比如在调用这个方法前做前置处理,调用这个方法后做后置处理。 代理又分为静态代理和动态代理两种方式,Spring的AOP采用的是动态代理的方式 Spring通过动态代理对类进行方法级别的切面增强,动态生成目标对象的代理类,并在代理类的方法中设置拦截器,通过执行拦截器中的逻辑增强了代理方法的功能,从而实现AOP。
Dubbo架构进阶 Dubbo架构主要包含四个角色:消费者、提供者、注册中心和监控系统。
之前已经把网络 I/O 相关要点都盘了,还剩 select/poll/epoll 这几个区别没说,这篇就来搞搞它们,并且是从完全理解原理的角度来区分它们。 本来是要上源码的,但是感觉没啥必要,身为应用开发者我觉得理解原理就行了,源码反正看了就忘了,理解才是最重要!所以我就尽量避免代码且用大白话来盘一盘这三个玩意。 话不多说,发车。
内容导读:MQ作为一款中间件,就需要承载全公司所有业务系统使用需求,并高效稳定运行。因此,MQ对本身运行效率有着非常苛刻的诉求。 为了实现高效率,其实需要很多方面一起配合来完成。比如存储方式、内存使用、负载均衡等等。 本文就RocketMQ为了实现高效的读写速率在存储架构上所做的努力,进行下阐述。
首先 我碰到了一个问题,一个数据包从我们的电脑上,经过层层的交换机、路由器到达目标服务器的过程中,数据包会有哪些改动,是如何一步步传递过去又是如何返回回来的?
本文将介绍 SpringMVC 中内容协商,可能有朋友听过,没听过的估计觉得很陌生,不管怎么样,先告诉你一点,这篇是非常重要的一个知识点,一定不要错误,坚持看完,一定会有大量收获。
大促、抢券、抢红包 系统在面临大促时,会面临笔直上升的流量访问趋势。如果流量是“慢慢爬升”,这对系统的考验其实是很一般的。系统最怕的就是笔直上升的流量直线趋势。如下面这种图,直线几乎为90度爬升,每秒超过5,000,8,000甚至几万的并发。
今天这篇文章介绍一下Spring Cloud Gateway整合OAuth2.0实现认证授权,涉及到的知识点有点多,有不清楚的可以看下陈某的往期文章。
TCP与UDP基本区别 基于连接与无连接 TCP要求系统资源较多,UDP较少; UDP程序结构较简单 流模式(TCP)与数据报模式(UDP); TCP保证数据正确性,UDP可能丢包 TCP保证数据顺序,UDP不保证 UDP应用场景: 面向数据报方式 网络数据大多为短消息 拥有大量Client 对数据安全性无特殊要求 网络负担非常重,但对响应速度要求高
本篇将介绍 Redis 中的持久化技术,主要有两种: RDB持久化 和 AOF持久化
操作Excel实现导入导出是个非常常见的需求,之前介绍了一款非常好用的工具EasyPoi。有读者提出在数据量大的情况下,EasyPoi占用内存大,性能不够好。今天给大家推荐一款性能更好的Excel导入导出工具EasyExcel,希望对大家有所帮助!
自 1996 年诞生以来,Java 语言长期在最受欢迎的编程语言排行榜中占据领先地位。除了语言本身的优秀特性之外,Java 语言持续演进、不断发展也是它能够保持长盛不衰的重要原因。Java 语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是 冷启动开销较大 的问题长期存在,难以从根本上解决。 Java 语言也因此在 Serverless 场景下无法与 Node.js、Go 等快速启动的语言竞争,落于下风。在这种背景下,作为能够从根本上解决冷启动问题的 Java 静态编译技术 有了用武之地,开始在业界崭露头角,为 Java 语言注入了新的竞争力。
今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。 在实际项目开发中接口是我们在开发中经常接触到的,而且是经常经常要写,每一个项目可能都会伴随着大量的接口开发,在涂鸦的这几个月,基本上就是在与接口作斗争了,新需求除了业务相关就是设计表和接口编写了。 当然,在接口设计中我们要考虑很多问题,安全性,格式,设计等等,今天我们先来聊聊,在高并发环境下,接口幂等性的解决方案有哪些。
灵魂拷问: 应对高并发系统有没有一些通用的解决方案呢? 这些方案解决了什么问题呢? 这些方案有哪些优势和劣势呢?
Redis 分布式锁使用 SET 指令就可以实现了么?在分布式领域 CAP 理论一直存在。 分布式锁的门道可没那么简单,我们在网上看到的分布式锁方案可能是有问题的。 「码哥」一步步带你深入分布式锁是如何一步步完善,在高并发生产环境中如何正确使用分布式锁。
互联网公司的项目没有不用到MQ(消息队列)的,在简历中写上项目中用到MQ,也算是亮点之一。既然你写了,面试官就会问,你对MQ到底了解多少?
在工作中,我们或多或少都用到过锁,今天我们就来讨论分布式场景下,我们可以通过哪种方式来解决锁的问题,这也是我在面试中经常遇到的一个问题,搞定他,非常重要。
Java 在运行时会将内存划分为若干个区域,粗略的可以将内存划分为堆区和栈区,堆区主要存储 Java 对象。栈区主要记录对象的引用地址。
一、今天我们要搞明白的实验 同一个宿主机上的不同容器之间的网络如何互通的??? 二、前置网络知识
为何称MySQL为黑盒? 对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
我们在前文已经阐述了Redis 5种基础数据类型详解,分别是字符串(string)、列表(list)、哈希(hash)、集合(set)、有序集合(zset),以及5.0版本中Redis Stream结构详解;那么这些基础类型的底层是如何实现的呢?Redis的每种对象其实都由对象结构(redisObject) 与 对应编码的数据结构组合而成, 本文主要介绍对象结构(redisObject) 部分。
前面讲解了 Kafka 的生产者,而与生产对应的就是消费者,程序中可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题,并从订阅的主题中拉取消息。而 Kafka 中消费者比生产者多了个组的概念,也称消费者组,从而提升单机的消费速度。本文将介绍下消费者与消费者组的概念,然后再对客户端开发进行详细讲解。
简介 数据库存储引擎:是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。
Disruptor 是一款高性能的有界内存队列,目前应用非常广泛,Log4j2、SpringMessaging、HBase、Storm 都用到了 Disruptor,那 Disruptor 的性能为什么这么高呢?