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tableview,点击某一行进入后再返回,已经点击过的那一行高亮显示?

杨冬芳 2019-12-01 20:14:56 941 浏览量 回答数 1

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一。zval、引用计数、变量分离、写时拷贝我们一步步来理解1、php语言特性PHP是脚本语言,所谓脚本语言,就是说PHP并不是独立运行的,要运行PHP代码需要PHP解析器,用户编写的PHP代码最终都会被PHP解析器解析执行PHP的执行是通过Zend engine(ZE, Zend引擎),ZE是用C编写的用户编写的PHP代码最终都会被翻译成PHP的虚拟机ZE的虚拟指令(OPCODES)来执行也就说最终会被翻译成一条条的指令既然这样,有什么结果和你预想的不一样,查看php源码是最直接最有效的 2、php变量的存储结构在PHP中,所有的变量都是用一个结构zval结构来保存的,在Zend/zend.h中可以看到zval的定义:zval结构包括:① value —— 值,是真正保存数据的关键部分,定义为一个联合体(union)② type —— 用来储存变量的类型 ③ is_ref —— 下面介绍④ refcount —— 下面介绍 声明一个变量$addr="北京";PHP内部都是使用zval来表示变量的,那对于上面的脚本,ZE是如何把addr和内部的zval结构联系起来的呢?变量都是有名字的(本例中变量名为addr)而zval中并没有相应的字段来体现变量名。PHP内部肯定有一个机制,来实现变量名到zval的映射在PHP中,所有的变量都会存储在一个数组中(确切的说是hash table)当你创建一个变量的时候,PHP会为这个变量分配一个zval,填入相应的信息,然后将这个变量的名字和指向这个zval的指针填入一个数组中。当你获取这个变量的时候,PHP会通过查找这个数组,取得对应的zval 注意:数组和对象这类复合类型在生成zval时,会为每个单元生成一个zval3、我们经常说每个变量都有一个内存地址,那这个zval和变量的内存地址,这俩有什么关系吗?定义一个变量会开辟一块内存,这块内存好比一个盒子,盒子里放了zval,zval里保存了变量的相关信息,需要开辟多大的内存,是由zval所占空间大小决定的zval是内存对象,垃圾回收的时候会把zval和内存地址(盒子)分别释放掉 4、引用计数、变量分离、写时拷贝zval中的refcount和is_ref还没有介绍,我们知道PHP是一个长时间运行的服务器端脚本。那么对于它来说,效率和资源占用率是一个很重要的衡量标准,也就是说,PHP必须尽量减少内存占用率。考虑下面这段代码:第一行代码创建了一个字符串变量,申请了一个大小为9字节的内存,保存了字符串“laruence”和一个NULL(0)的结尾第二行定义了一个新的字符串变量,并将变量var的值“复制”给这个新的变量第三行unset了变量var 这样的代码是很常见的,如果PHP对于每一个变量赋值都重新分配内存,copy数据的话,那么上面的这段代码就要申请18个字节的内存空间,为了申请新的内存,还需要cpu执行某些计算,这当然会加重cpu的负载而我们也很容易看出来,上面的代码其实根本没有必要申请两份空间,当第三句执行后,$var被释放了,我们刚才的设想(申请18个字节内存空间)突然变的很滑稽,这次复制显得好多余。如果早知道$var不用了,直接让$var_dup用$var的内存不就行了,还复制干嘛?如果你觉得9个字节没什么,那设想下如果$var是个10M的文件内容,或者20M,是不是我们的计算机资源消耗的有点冤枉呢?呵呵,PHP的开发者也看出来了: 刚才说了,PHP中的变量是用一个存储在symbol_table中的符号名,对应一个zval来实现的,比如对于上面的第一行代码,会在symbol_table中存储一个值“var”,对应的有一个指针指向一个zval结构,变量值“laruence”保存在这个zval中,所以不难想象,对于上面的代码来说,我们完全可以让“var”和“var_dup”对应的指针都指向同一个zval就可以了(额,鸟哥一会说hash table,一会说symbol_table,暂且理解为symbol_table是hash table的子集) PHP也是这样做的,这个时候就需要介绍一下zval结构中的refcount字段了refcount,引用计数,记录了当前的zval被引用的次数(这里的引用并不是真正的 & ,而是有几个变量指向它)比如对于代码:第一行,创建了一个整形变量,变量值是1。 此时保存整形1的这个zval的refcount为1第二行,创建了一个新的整形变量(通过赋值的方式),变量也指向刚才创建的zval,并将这个zval的refcount加1,此时这个zval的refcount为2所以,这个时候(通过值传递的方式赋值给别的变量),并没有产生新的zval,两个变量指向同一zval,通过一个计数器来共用zval及内存地址,以达到节省内存空间的目的当一个变量被第一次创建的时候,它对应的zval结构的refcount的值会被初始化为1,因为只有这一个变量在用它。但是当你把这个变量赋值给别的变量时,refcount属性便会加1变成2,因为现在有两个变量在用这个zval结构了 PHP提供了一个函数可以帮助我们了解这个过程debug_zval_dump输出:long(1) refcount(2)long(1) refcount(3)如果你奇怪 ,var的refcount应该是1啊?我们知道,对于简单变量,PHP是以传值的形式传参数的。也就是说,当执行debug_zval_dump($var)的时候,$var会以传值的方式传递给debug_zval_dump,也就是会导致var的refcount加1,所以只要能看到,当变量赋值给一个变量以后,能导致zval的refcount加1这个结果即可现在我们回头看上面的代码, 当执行了最后一行unset($var)以后,会发生什么呢?unset($var)的时候,它删除符号表里的$var的信息,准备清理它对应的zval及内存空间,这时它发现$var对应的zval结构的refcount值是2,也就是说,还有另外一个变量在一起用着这个zval,所以unset只需把这个zval的refcount减去1就行了上代码:输出:string(8) "laruence" refcount(2) 但是,对于下面的代码呢?很明显在这段代码执行以后,$var_dup的值应该还是“laruence”,那么这又是怎么实现的呢?这就是PHP的copy on write机制(简称COW):PHP在修改一个变量以前,会首先查看这个变量的refcount,如果refcount大于1,PHP就会执行一个分离的过程(在Zend引擎中,分离是破坏一个引用对的过程)对于上面的代码,当执行到第三行的时候,PHP发现$var想要改变,并且它指向的zval的refcount大于1,那么PHP就会复制一个新的zval出来,改变其值,将改变的变量指向新的zval(哪个变量指向新复制的zval其实已经无所谓了),并将原zval的refcount减1,并修改symbol_table里该变量的指针,使得$var和$var_dup分离(Separation)。这个机制就是所谓的copy on write(写时复制,这里的写包括普通变量的修改及数组对象里的增加、删除单元操作)如果了解了is_ref之后,上面说的并不严谨 上代码测试:输出:long(1) refcount(2)string(8) "laruence" refcount(2) 现在我们知道,当使用变量复制的时候 ,PHP内部并不是真正的复制,而是采用指向相同的zval结构来节约开销。那么,对于PHP中的引用,又是如何实现呢?这段代码结束以后,$var也会被间接的修改为1,这个过程称作(change on write:写时改变)那么ZE是怎么知道,这次的复制不需要Separation呢?这个时候就要用到zval中的is_ref字段了:对于上面的代码,当第二行执行以后,$var所代表的zval的refcount变为2,并且设置is_ref为1到第三行的时候,PHP先检查var_ref对应的zval的is_ref字段(is_ref 表示该zval是否被&引用,仅表示真或假,就像开关的开与关一样,zval的初始化情况下为0,即非引用),如果为1,则不分离,直接更改(否则需要执行刚刚提到的zval分离),更改共享的zval实际上也间接更改了$var的值,因为引擎想所有的引用变量都看到这一改变php源码做了这样一个判断,大体逻辑示意如下:如果这个zval中的if_ref为1(即被引用),或者该zval引用计数小于2任何一种方式:都不会进行分离 尽管已经存在写时复制和写时改变,但仍然还存在一些不能通过is_ref和refcount来解决的问题对于如下的代码,又会怎样呢?这里$var、$var_dup、$var_ref三个变量将共用一个zval结构(其实这是不可能的,一个zval不可能既被&,又被指向),有两个属于change-on-write组合($var和$var_ref),有两个属于copy-on-write组合($var和$var_dup),那is_ref和refcount该怎样工作,才能正确的处理好这段复杂的关系呢?答案是不可能!在这种情况下,变量的值必须分离成两份完全独立的存在当执行第二行代码的时候,和前面讲过的一样,$var_dup 和 $var 指向相同的zval, refcount为2当执行第三行的时候,PHP发现要操作的zval的refcount大于1,则PHP会执行Separation(也就是说php将一个zval的is_ref从0设为1 之前,当然此时refcount还没有增加,会看该zval的refcount,如果refcount>1,则会分离), 将$var_dup分离出去,并将$var和$var_ref做change on write关联。也就是,refcount=2, is_ref=1;所以内存会给变量var_dup 分配出一个新的zval,类型与值同 $var和$var_ref指向的zval一样,是新分配出来的,尽管他们拥有同样的值,但是必须通过两个zval来实现。试想一下,如果三者指向同一个zval的话,改边 $var_dup 的值,那么 $var和$var_ref 也会受到影响,这样就乱套了图解:下面的这段代码在内核中同样会产生歧义,所以需要强制复制!也就是说一个zval不会既被引用,又被指向,必须分离 基于这样的分析,我们就可以让debug_zval_dump出refcount为1的结果来:输出:string(8) "laruence" refcount(1) 为什么结果是refcount(1)呢debug_zval_dump()中参数是引用的话,refcount永远为1这两段代码在执行的时候是这样的逻辑:PHP先看变量指向的zval是否被引用,如果是引用,则不再产生新的zval甭管哪个变量引用了它,比如有个变量$a被引用了,$b=&$a,就算自己引用自己$a=&$a,$a所指向的zval都不会被复制,改变其中一个变量的值,另一个值也被改变(写时改变)如果is_ref为0且refcount大于1,改变其中一个变量时,复制新的zval(写时复制) 还有一个知识点需要了解下,就是PHP数组复制的机制复制一个数组,就是把一个数组赋值给一个变量便可。会把数组指针位置一同复制。这里面有两种情况:① 指针位置合法,这时直接复制,无影响② 原数组指针位置非法时(移出界),“新”数组指针会初始化(这里的新为什么要加引号?请看下文),而老的数组指针位置不变,还是false先看例子: 结果:!结果:出现这种情况好像不对?$arr2 难道不是新数组?新数组的数组指针应该重置了啊这里注意了:$arr2 = $arr1 ,在俩变量都没发生写操作时,他们其实引用的是同一个内存地址。在其中一个变量发生写操作后,内存地址会复制一份,发生改变的变量会去引用它,并把数组指针初始化。所以 $arr1 会去引用复制的内存地址,并将指针初始化二。.foreach循环时调用current等函数!结果: 56按照之前说的,foreach先赋值,再移动指针,再执行循环体,第一次结果为2可以理解为什么三次都是2呢?咋就这么2呢?因为current函数是按引用传递的函数 在zval笔记中说了,一个zval不能既被引用,又被指向所以,变量分离,重新拷贝一份数组专门用于current函数 当然,如果数组zval的is_ref为1,则不会拷贝数组了或者:结果:current是引用传参

杨冬芳 2019-12-02 02:26:33 0 浏览量 回答数 0

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用css吧直接写width和height,比如显示3行,那就height: 48px; line-height: 16px;也就是说height应该是line-height的行数倍。超出时如果不需要滚动条,可用overflow: hidden; 默认为auto自动。另外chrome中textarea可以用鼠标拖动右下角改变大小,想屏蔽可以用resize: none;

小旋风柴进 2019-12-02 02:18:37 0 浏览量 回答数 0

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我按照执行顺序给你写注释好了。Person p1 = new Person(10); //创建了一个对象 //p1.age=10; modify(p1); //modify函数传参,创建了一个在modify函数里面的局部变量p //你应该明白p是一个新的变量,这里类似于执行了p=p1,这两个是指向的同一个对象的 //p.age=10; p = new Person(20); //注意,这里!这里! //这里是p被重新赋值了,p指向了新的对象new Person(20); //p.age=20; //和p1指向的那个对象一毛线关系都没有啊所以,你的代码是在函数内部,把局部变量给重新赋值了。是没法修改到外面的对象的,因为你已经把唯一能访问到外面那个p1的p给重新赋值了!`public static void modify(Person p){ p.age=20; //只有这样才能修改对象!}`同理,如果你写成这样:`public static void modify(Person p){ p = null;//对外面的p1没有任何影响}`我举个例子,你就比较好理解了。你创建了一个100000000个元素的数组,比如就叫p1,你把数组通过参数传进函数里面,那么:这个参数p(类似于p = p1),p和p1他们是指向同一个对象。不是说modify(int[] p)重新创建了100000000个元素的数组。这个应该很好理解。那么:然后你通过p的内置函数怎么操作p都行,都是操作的那100000000个元素的数组。但是,你不能把p重新赋值啊。重新赋值它就不是之前那个数组啦!比如:你重新p = new int[100000000],就创建了一个新的100000000个元素的数组啊。你执行p = null,也只是销毁了这个引用,不让它指向100000000个元素的数组而已。对外面p1的那个数组不会再有任何影响了。关于JAVA的函数传参数,你应该也听说过,所谓"基本数据类型是传递的值,其它都是传递的引用"。个人理解是这样的。你传递个Person的对象进去,你可以用SetAge()什么的修改这个对象。但是基本的数据类型,比如Integer、String等等,他们没有什么内置函数能改变他们自己。所以,你传递进去一个int的参数,就算其实是传递的引用,你也只能对int做重新赋值,一重新赋值,就表现成传递的是"值"(永远影响不到函数外面)。

蛮大人123 2019-12-02 01:58:52 0 浏览量 回答数 0

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福利达人 2019-12-01 21:15:26 423 浏览量 回答数 0

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jaywu 2019-12-01 19:44:32 1369 浏览量 回答数 1

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1.this表示的是指向一个实例吗。如果不是指向一个实例,那么为什么this可以参与instanceof运算或当作引用参数传进方法里,super为什么不能?-- this表示的是指向一个实例。 System.out.println(s instanceof SubT3);//false 这个地方之所以返回false 是因为 s的类型是 SuperT3 所以 “s instanceof SubT3” 是返回false2.如果this表示当前对象,那么我在第4行new的SubT3的实例,在第14行为什么没有打印出peter呢。--首先说this的类型是SubT3 这是确定的,所以this instanceof SuperT3 和 this instanceof SubT3都是true. 第14行打印出Jack是正确的。要从内存结构看,子类是无法覆盖父类的成员变量的,所以对于SubT3 来说里面有两个 name, 一个是Jack 一个是peter。那么究竟是调用哪个name呢?是调用基类的name,因为成员变量是不能重载的,也就是说 调用成员变量的函数在基类中 则使用基类的成员变量 调用成员变量的函数在子类中则使用子类中的成员变量。 如果想要 输出peter,只需要在SubT3 重载func 也就是将func的代码复制在SubT3中 就会输出peter. 记住:成员变量是不会被重载的 只有 函数会被重载。3.如果在第14行时,this只表示SuperT3的引用(我也不知道到底引用什么),那为什么第16行没有打印出与第6行相同的结果呢?--看第2条的回答 this不是superT3 是 subT3 只是因为成员变量是无法重载的 依赖于调用它的函数所在类。另外说明一下,如果基类的成员变量可以被同名的子类中成员变量替换,那会产生灾难的后果。比如基类中有个数组 里面存储了一些 标识 比如 0 1 2 而在子类中 声明了同样一个名字的数组 里面是 3 4 5 那么基类运行到基类的方法的时候 本来处理 0 1 2 现在却处理 3 4 5 会产生不可预知的结果。如果想改变基类的行为 重载他的函数 重新定义新的行为。

蛮大人123 2019-12-02 01:49:27 0 浏览量 回答数 0

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福利达人 2019-12-01 21:15:25 479 浏览量 回答数 0

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轩墨 2019-12-01 22:10:38 1671 浏览量 回答数 0

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显示当前系统正在执行的进程的相关信息,包括进程 ID、内存占用率、CPU 占用率等 常用参数: -c 显示完整的进程命令 -s 保密模式 -p <进程号> 指定进程显示 -n <次数>循环显示次数 1 2 3 4 实例: top - 14:06:23 up 70 days, 16:44, 2 users, load average: 1.25, 1.32, 1.35 Tasks: 206 total, 1 running, 205 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 5.9%us, 3.4%sy, 0.0%ni, 90.4%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.2%si, 0.0%st Mem: 32949016k total, 14411180k used, 18537836k free, 169884k buffers Swap: 32764556k total, 0k used, 32764556k free, 3612636k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 28894 root 22 0 1501m 405m 10m S 52.2 1.3 2534:16 java 1 2 3 4 5 6 7 前五行是当前系统情况整体的统计信息区。 第一行,任务队列信息,同 uptime 命令的执行结果,具体参数说明情况如下: 14:06:23 — 当前系统时间 up 70 days, 16:44 — 系统已经运行了70天16小时44分钟(在这期间系统没有重启过的吆!) 2 users — 当前有2个用户登录系统 load average: 1.15, 1.42, 1.44 — load average后面的三个数分别是1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。 load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数,然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量,结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。 第二行,Tasks — 任务(进程),具体信息说明如下: 系统现在共有206个进程,其中处于运行中的有1个,205个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有0个。 第三行,cpu状态信息,具体属性说明如下: 5.9%us — 用户空间占用CPU的百分比。 3.4% sy — 内核空间占用CPU的百分比。 0.0% ni — 改变过优先级的进程占用CPU的百分比 90.4% id — 空闲CPU百分比 0.0% wa — IO等待占用CPU的百分比 0.0% hi — 硬中断(Hardware IRQ)占用CPU的百分比 0.2% si — 软中断(Software Interrupts)占用CPU的百分比 1 2 3 4 5 6 7 备注:在这里CPU的使用比率和windows概念不同,需要理解linux系统用户空间和内核空间的相关知识! 第四行,内存状态,具体信息如下: 32949016k total — 物理内存总量(32GB) 14411180k used — 使用中的内存总量(14GB) 18537836k free — 空闲内存总量(18GB) 169884k buffers — 缓存的内存量 (169M) 1 2 3 4 第五行,swap交换分区信息,具体信息说明如下: 32764556k total — 交换区总量(32GB) 0k used — 使用的交换区总量(0K) 32764556k free — 空闲交换区总量(32GB) 3612636k cached — 缓冲的交换区总量(3.6GB) 1 2 3 4 第六行,空行。 第七行以下:各进程(任务)的状态监控,项目列信息说明如下: PID — 进程id USER — 进程所有者 PR — 进程优先级 NI — nice值。负值表示高优先级,正值表示低优先级 VIRT — 进程使用的虚拟内存总量,单位kb。VIRT=SWAP+RES RES — 进程使用的、未被换出的物理内存大小,单位kb。RES=CODE+DATA SHR — 共享内存大小,单位kb S — 进程状态。D=不可中断的睡眠状态 R=运行 S=睡眠 T=跟踪/停止 Z=僵尸进程 %CPU — 上次更新到现在的CPU时间占用百分比 %MEM — 进程使用的物理内存百分比 TIME+ — 进程使用的CPU时间总计,单位1/100秒 COMMAND — 进程名称(命令名/命令行) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 top 交互命令 h 显示top交互命令帮助信息 c 切换显示命令名称和完整命令行 m 以内存使用率排序 P 根据CPU使用百分比大小进行排序 T 根据时间/累计时间进行排序 W 将当前设置写入~/.toprc文件中 o或者O 改变显示项目的顺序

黄二刀 2020-03-12 18:58:56 0 浏览量 回答数 0

回答

您实际上并不需要那么多代码: IFS=$'\n' sorted=($(sort <<<"${array[*]}")) unset IFS 在元素中支持空格(只要它不是换行符),并在Bash 3.x中工作。 例如: $ array=("a c" b f "3 5") $ IFS=$'\n' sorted=($(sort <<<"${array[*]}")); unset IFS $ printf "[%s]\n" "${sorted[@]}" [3 5] [a c] [b] [f] 注: @sorontar已经指出,如果元素包含通配符,如需要小心*或?: sorted =($(...))部分正在使用“ split and glob”运算符。您应该关闭glob:set -f或set -o noglob或shopt -op noglob或数组中的一个元素,如*将会扩展到文件列表。 发生了什么: 结果是按此顺序发生了六件事: IFS=$'\n' "${array[*]}" <<< sort sorted=($(...)) unset IFS 首先, IFS=$'\n' 这是我们操作的重要组成部分,它通过以下方式影响2和5的结果: 鉴于: "${array[*]}" 扩展到以的第一个​​字符分隔的每个元素 IFS sorted=() 通过拆分的每个字符来创建元素 IFS IFS=$'\n' 进行设置,以便使用新行作为分隔符扩展元素,然后以每行成为元素的方式创建元素。(即在新行上拆分。) 用新行定界很重要,因为这就是sort操作方式(按行排序)。仅用换行分隔不是很重要,但是需要保留包含空格或制表符的元素。 的默认值IFS是space,tab,后跟换行,并且不适合我们的操作。 接下来的sort <<<"${array[*]}"部分 <<<,在这里称为字符串,接受的扩展"${array[*]}",如上所述,并将其输入到的标准输入中sort。 在我们的示例中,sort以下字符串被馈入: a c b f 3 5 由于sort sort,它产生: 3 5 a c b f 接下来的sorted=($(...))部分 该$(...)部分称为命令替换,使它的内容(sort <<<"${array[*]})作为普通命令运行,同时将所得的 标准输出作为原位置$(...)。 在我们的示例中,这类似于简单地编写: sorted=(3 5 a c b f ) sorted 然后成为通过在每个新行上拆分此文字而创建的数组。 最后, unset IFS 这会将的值重置为IFS默认值,这只是一个好习惯。 这是为了确保我们不会IFS对脚本中后面依赖的任何内容造成麻烦。(否则,我们需要记住,我们已经改变了一切,这对于复杂的脚本来说可能是不切实际的。)

保持可爱mmm 2020-02-07 01:30:02 0 浏览量 回答数 0

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在MySQL中加快行计数?mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 13:27:22 1 浏览量 回答数 1

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Linux运维人员最常用150个命令汇总

福利达人 2019-12-01 21:47:08 3342 浏览量 回答数 1

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用位运算来解下八皇后问题 6月11日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 16:24:16 2 浏览量 回答数 1

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python 读写、创建 文件的方法: python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。 得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd() 返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir() 函数用来删除一个文件:os.remove() 删除多个目录:os.removedirs(r“c:python”) 检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile() 检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir() 判断是否是绝对路径:os.path.isabs() 检验给出的路径是否真地存:os.path.exists() 返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split() eg os.path.split(‘/home/swaroop/byte/code/poem.txt’) 结果:(‘/home/swaroop/byte/code’, ‘poem.txt’) 分离扩展名:os.path.splitext() 获取路径名:os.path.dirname() 获取文件名:os.path.basename() 运行shell命令: os.system() 读取和设置环境变量:os.getenv() 与os.putenv() 给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用’rn’,Linux使用’n’而Mac使用’r’ 指示你正在使用的平台:os.name 对于Windows,它是’nt’,而对于Linux/Unix用户,它是’posix’ 重命名:os.rename(old, new) 创建多级目录:os.makedirs(r“c:pythontest”) 创建单个目录:os.mkdir(“test”) 获取文件属性:os.stat(file) 修改文件权限与时间戳:os.chmod(file) 终止当前进程:os.exit() 获取文件大小:os.path.getsize(filename) 文件操作: os.mknod(“test.txt”) 创建空文件 fp = open(“test.txt”,w) 直接打开一个文件,如果文件不存在则创建文件 关于open 模式: w 以写方式打开, a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件) r+ 以读写模式打开 w+ 以读写模式打开 (参见 w ) a+ 以读写模式打开 (参见 a ) rb 以二进制读模式打开 wb 以二进制写模式打开 (参见 w ) ab 以二进制追加模式打开 (参见 a ) rb+ 以二进制读写模式打开 (参见 r+ ) wb+ 以二进制读写模式打开 (参见 w+ ) ab+ 以二进制读写模式打开 (参见 a+ ) fp.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位 fp.readline([size]) #读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 fp.readlines([size]) #把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。 fp.write(str) #把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 fp.writelines(seq) #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。 fp.close() #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。 如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError fp.flush() #把缓冲区的内容写入硬盘 fp.fileno() #返回一个长整型的”文件标签“ fp.isatty() #文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) fp.tell() #返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 fp.next() #返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 fp.seek(offset[,whence]) #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。 fp.truncate([size]) #把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。 目录操作: os.mkdir(“file”) 创建目录 复制文件: shutil.copyfile(“oldfile”,”newfile”) oldfile和newfile都只能是文件 shutil.copy(“oldfile”,”newfile”) oldfile只能是文件夹,newfile可以是文件,也可以是目标目录 复制文件夹: shutil.copytree(“olddir”,”newdir”) olddir和newdir都只能是目录,且newdir必须不存在 重命名文件(目录) os.rename(“oldname”,”newname”) 文件或目录都是使用这条命令 移动文件(目录) shutil.move(“oldpos”,”newpos”) 删除文件 os.remove(“file”) 删除目录 os.rmdir(“dir”)只能删除空目录 shutil.rmtree(“dir”) 空目录、有内容的目录都可以删 转换目录 os.chdir(“path”) 换路径 Python读写文件 1.open 使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。 file_object = open(‘thefile.txt’) try: all_the_text = file_object.read( ) finally: file_object.close( ) 注:不能把open语句放在try块里,因为当打开文件出现异常时,文件对象file_object无法执行close()方法。 2.读文件 读文本文件 input = open(‘data’, ‘r’) 第二个参数默认为r input = open(‘data’) 读二进制文件 input = open(‘data’, ‘rb’) 读取所有内容 file_object = open(‘thefile.txt’) try: all_the_text = file_object.read( ) finally: file_object.close( ) 读固定字节 file_object = open(‘abinfile’, ‘rb’) try: while True: chunk = file_object.read(100) if not chunk: break do_something_with(chunk) finally: file_object.close( ) 读每行 list_of_all_the_lines = file_object.readlines( ) 如果文件是文本文件,还可以直接遍历文件对象获取每行: for line in file_object: process line 3.写文件 写文本文件 output = open(‘data’, ‘w’) 写二进制文件 output = open(‘data’, ‘wb’) 追加写文件 output = open(‘data’, ‘w+’) 写数据 file_object = open(‘thefile.txt’, ‘w’) file_object.write(all_the_text) file_object.close( ) 写入多行 file_object.writelines(list_of_text_strings) 注意,调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。 在处理日志文件的时候,常常会遇到这样的情况:日志文件巨大,不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理,例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件,我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。 在 Python 中,内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例: file = open(‘test.log’, ‘r’)sizehint = 209715200 # 200Mposition = 0lines = file.readlines(sizehint)while not file.tell() - position < 0: position = file.tell() lines = file.readlines(sizehint) 每次调用 readlines(sizehint) 函数,会返回大约 200MB 的数据,而且所返回的必然都是完整的行数据,大多数情况下,返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点(除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候)。通常情况下,Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。 file在python是一个特殊的类型,它用于在python程序中对外部的文件进行操作。在python中一切都是对象,file也不例外,file有file的方法和属性。下面先来看如何创建一个file对象: file(name[, mode[, buffering]]) file()函数用于创建一个file对象,它有一个别名叫open(),可能更形象一些,它们是内置函数。来看看它的参数。它参数都是以字符串的形式传递的。name是文件的名字。 mode是打开的模式,可选的值为r w a U,分别代表读(默认) 写 添加支持各种换行符的模式。用w或a模式打开文件的话,如果文件不存在,那么就自动创建。此外,用w模式打开一个已经存在的文件时,原有文件的内容会被清空,因为一开始文件的操作的标记是在文件的开头的,这时候进行写操作,无疑会把原有的内容给抹掉。由于历史的原因,换行符在不同的系统中有不同模式,比如在 unix中是一个n,而在windows中是‘rn’,用U模式打开文件,就是支持所有的换行模式,也就说‘r’ ‘n’ ‘rn’都可表示换行,会有一个tuple用来存贮这个文件中用到过的换行符。不过,虽说换行有多种模式,读到python中统一用n代替。在模式字符的后面,还可以加上+ b t这两种标识,分别表示可以对文件同时进行读写操作和用二进制模式、文本模式(默认)打开文件。 buffering如果为0表示不进行缓冲;如果为1表示进行“行缓冲“;如果是一个大于1的数表示缓冲区的大小,应该是以字节为单位的。 file对象有自己的属性和方法。先来看看file的属性。 closed #标记文件是否已经关闭,由close()改写 encoding #文件编码 mode #打开模式 name #文件名 newlines #文件中用到的换行模式,是一个tuple softspace #boolean型,一般为0,据说用于print file的读写方法: F.read([size]) #size为读取的长度,以byte为单位 F.readline([size]) 读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分 F.readlines([size]) 把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长,也就是说可能只读到文件的一部分。 F.write(str) 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符 F.writelines(seq) 把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入,不会在每行后面加上任何东西。 file的其他方法: F.close() 关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件,不过这一功能没有保证,最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError F.flush() 把缓冲区的内容写入硬盘 F.fileno() 返回一个长整型的”文件标签“ F.isatty() 文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的) F.tell() 返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点 F.next() 返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。 F.seek(offset[,whence]) 将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的,一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了,whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意,如果文件以a或a+的模式打开,每次进行写操作时,文件操作标记会自动返回到文件末尾。 F.truncate([size]) 把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大,依据系统的不同可能是不改变文件,也可能是用0把文件补到相应的大小,也可能是以一些随机的内容加上去。

元芳啊 2019-12-02 01:04:30 0 浏览量 回答数 0

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当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。;读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读;缓存: 使用MySQL的缓存,另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存; 还有就是通过分库分表的方式进行优化,主要有垂直分表和水平分表 垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如,用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息,可以将用户表拆分成两个单独的表,甚至放到单独的库做分库。 简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示,这样来说大家应该就更容易理解了。 垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂; 垂直分表 把主键和一些列放在一个表,然后把主键和另外的列放在另一个表中 适用场景 1、如果一个表中某些列常用,另外一些列不常用 2、可以使数据行变小,一个数据页能存储更多数据,查询时减少I/O次数 缺点 有些分表的策略基于应用层的逻辑算法,一旦逻辑算法改变,整个分表逻辑都会改变,扩展性较差 对于应用层来说,逻辑算法增加开发成本 管理冗余列,查询所有数据需要join操作 水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子:我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 水品拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题,但由于表的数据还是在同一台机器上,其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义,所以 水平拆分最好分库 。 水平拆分能够 支持非常大的数据量存储,应用端改造也少,但 分片事务难以解决 ,跨界点Join性能较差,逻辑复杂。 《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ,一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片,尽量选择客户端分片架构,这样可以减少一次和中间件的网络I/O。 水平分表: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询次数 适用场景 1、表中的数据本身就有独立性,例如表中分表记录各个地区的数据或者不同时期的数据,特别是有些数据常用,有些不常用。 2、需要把数据存放在多个介质上。 水平切分的缺点 1、给应用增加复杂度,通常查询时需要多个表名,查询所有数据都需UNION操作 2、在许多数据库应用中,这种复杂度会超过它带来的优点,查询时会增加读一个索引层的磁盘次数 下面补充一下数据库分片的两种常见方案: 客户端代理: 分片逻辑在应用端,封装在jar包中,通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。 中间件代理: 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。 分库分表后面临的问题 事务支持 分库分表后,就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价; 如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。 跨库join 只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。 分库分表方案产品 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题 这些是一类问题,因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案:与解决跨节点join问题的类似,分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行,因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大,对应用程序内存的消耗是一个问题。 数据迁移,容量规划,扩容等问题 来自淘宝综合业务平台团队,它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性(如对4取余得1的数对2取余也是1)来分配数据,避免了行级别的数据迁移,但是依然需要进行表级别的迁移,同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说,这些方案都不是十分的理想,多多少少都存在一些缺点,这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。 ID问题 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面,某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的;另一方面,应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由. 一些常见的主键生成策略

剑曼红尘 2020-03-31 11:34:39 0 浏览量 回答数 0

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爱吃鱼的程序员 2020-06-09 16:16:40 0 浏览量 回答数 1

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montos 2020-05-18 21:08:55 2 浏览量 回答数 1
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