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govendor 是 go 语言依赖管理工具。
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Socket 提供了标准的 BSD Socket API,以便使用 BSD 套接字接口通过网络进行通信。它包括用于处理实际数据通道的类,还包括与网络相关的功能,例如将服务器的名称转换为地址以及格式化要通过网络发送的数据。
ipaddress模块包括用于处理 IPv4 和 IPv6 网络地址的类。这些类支持验证,查找网络上的地址和主机以及其他常见操作。
copy 模块包括两个功能,copy() 和 deepcopy(),用于复制现有对象。
struct 模块包括用于在字节串和 Python 数据类型(如数字和字符串)之间进行转换的函数。
Queue 是 Python 标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递。
这个模块定义了一个看起来很像 list 的数据结构,只不过它要求所有成员的类型都要相同。
堆是一个树状的数据结构,其中的子节点与父节点属于排序关系。可以使用列表或数组来表示二进制堆,使得元素 N 的子元素位于 2 * N + 1 和 2 * N + 2 的位置(对于从零开始的索引)。这种布局使得可以在适当的位置重新排列堆,因此在添加或删除数据时无需重新分配内存。
Python 作为一个“内置电池”的编程语言,标准库里面拥有非常多好用的模块。比如今天想给大家 介绍的 collections 就是一个非常好的例子。
枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合,通常用于表示某些特定的有限集合,例如星期、月份、状态等。Python 的原生类型(Built-in types)里并没有专门的枚举类型,但是我们可以通过很多方法来实现它,例如字典、类等:
信号是 Unix 系统中常见的一种进程间通信方式(IPC),例如我们经常操作的 kill -9 pid,这里的 -9对应的就是 SIGKILL 信号,9 就是这个信号的编号,SIGKILL 是它的名称。 由于不同版本的 *nux 的实现会有差异,具体请参照系统 API,可以使用 man 7 signal 查看所有信号的定义。
其实在 Python 中,多线程是不推荐使用的,除非明确不支持使用多进程的场景,否则的话,能用多进程就用多进程吧。写这篇文章的目的,可以对比多进程的文章来看,有很多相通的地方,看完也许会对并发编程有更好的理解。
multiprocessing 是 Python 的标准模块,它既可以用来编写多进程,也可以用来编写多线程。如果是多线程的话,用 multiprocessing.dummy 即可,用法与 multiprocessing 基本相同。
unittest 是 Python 自带的单元测试框架,可以用来作自动化测试框架的用例组织执行。 优点:提供用例组织与执行方法;提供比较方法;提供丰富的日志、清晰的报告。
calendar模块定义了Calendar类,它封装了值的计算,比如计算给定月份或年份中周的日期。此外,TextCalendar和 HTMLCalendar类可以生成预格式化的输出。
datetime 包含用于处理日期和时间的函数和类。
operator 模块是 Python 中内置的操作符函数接口,它定义了算术,比较和与标准对象 API 相对应的其他操作的内置函数。 operator 模块是用 C 实现的,所以执行速度比 Python 代码快。
Python 标准库模块 itertools 提供了很多方便灵活的迭代器工具,熟练的运用可以极大的提高工作效率。
functools 是 Python 中很简单但也很重要的模块,主要是一些 Python 高阶函数相关的函数。 该模块的内容并不多,看 官方文档 也就知道了。 说到高阶函数,这是函数式编程范式中很重要的一个概念,简单地说, 就是一个可以接受函数作为参数或者以函数作为返回值的函数,因为 Python 中函数是一类对象, 因此很容易支持这样的函数式特性。
Flask-SocketIO 使 Flask 应用程序能够访问客户端和服务器之间的低延迟双向通信。客户端应用程序可以使用 Javascript,C ++,Java 和 Swift 中的任何 SocketIO 官方客户端库或任何兼容的客户端来建立与服务器的永久连接。
lambda 这个关键词在很多语言中都存在。简单地说,它可以实现函数创建的功能。
小程序只能转发给好友,或者转发到微信群,并不能转发到朋友圈,那么朋友圈的巨大流量应该怎么利用起来呢?
想要反向迭代一个序列很容易,使用内置函数 reversed() 便可以做到,如下:
数字处理一般来说都比较简单,这篇文章主要介绍几个常见问题和常用函数。
还有两个日期时间处理模块 arrow 和 dateutil。感兴趣也可以了解一下,涉及到一些复杂处理时,我个人用的最多的是 arrow 模块,很方便。
字符串操作在程序中的出现频率相当高,包括分割,替换,拼接等等,这篇文章介绍五个最常遇到的问题,希望给你带来一些思考。
工作中有时会遇到这样的需求,取出数据中前面 10% 的值,或者最后 10% 的值。 我们可以先对这个列表进行排序,然后再进行切片操作,很轻松的解决这个问题。但是,有没有更好的方法呢?
Python 提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典。在工作和编码中,可以说天天和它们打交道,经常碰到查询,排序和过滤等等这些问题,虽然每次解决这些问题并不困难,但总感觉代码写的很麻烦,不够优雅。