原文链接：https://realpython.com/python-coding-interview-tips/介绍作为一名程序员，除了需要具备解决问题的思路以外，代码的质量和简洁性也很关键。python内置库中就有很多简洁而又优雅的操作，这里的知识都来源于网络积累，闲暇时整理下来方便温故。目录>选择正确的内置功能使用enumerate()而不是range()进行迭代使用递推式构造列表而不是map()和filter()使用断点breakpoint()调试
系统 2019-09-27 17:46:50 2172
刚开始学习Python就开始遇到难题了，对于PythonIDE都比较纠结，希望找到一些适合自己的、Python开发工具。本篇给大家分享几款Python开发工具，供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~对于学习Python的小伙伴，首推的Pycharm。首先，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如，调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持
系统 2019-09-27 17:46:35 2172
字段是Python是字典中唯一的键-值类型，是Python中非常重要的数据结构，因其用哈希的方式存储数据，其复杂度为O(1)，速度非常快。下面列出字典的常用的用途.一、字典中常见方法列表复制代码代码如下:#方法#描述-------------------------------------------------------------------------------------------------D.clear()#移除D中的所有项D.copy(
系统 2019-09-27 17:46:06 2172
Python的流行度屡创新高，作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，经过多年的生态建设，Python有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。另外，函数在Python中是一等公民，所以Python同时也是一种函数式编程语言。为了在大数据和AI时代更具竞争力，学Python的程序员越来越多，甚至不少人把Python当作第一语言来学习。许多人觉得Python功能强大还上手轻松，学习曲线也没那么陡峭，
系统 2019-09-27 17:45:32 2172
一：dict和set是python里面两种常用的数据结构，其底层是用哈希表实现的，类比java里面的HashSet和HashMap。dict和set的查询等操作的时间复杂度一般为O(1)，远远好于一般数组的O(n)。之所以会这样，是因为dict和set维护这一张哈希表，通过哈希函数，可以快速定位到元素所在的位置。老版本的python的哈希表数据结构：--+-------------------------------+|哈希值(hash)键(key)值(v
系统 2019-09-27 17:45:28 2172
Python元组元组是另一个数据类型，类似于List（列表）。元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元素不能二次赋值，相当于只读列表。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-tuple=('abcd',786,2.23,'john',70.2)tinytuple=(123,'john')printtuple#输出完整元组printtuple[0]#输出元组的第一个元素printtuple[1:3]#输出第二个至第三个的
系统 2019-09-27 17:38:43 2172
什么是状态机？关于状态机的一个极度确切的描述是它是一个有向图形，由一组节点和一组相应的转移函数组成。状态机通过响应一系列事件而“运行”。每个事件都在属于“当前”节点的转移函数的控制范围内，其中函数的范围是节点的一个子集。函数返回“下一个”（也许是同一个）节点。这些节点中至少有一个必须是终态。当到达终态，状态机停止。但一个抽象的数学描述（就像我刚给出的）并不能真正说明在什么情况下使用状态机可以解决实际编程问题。另一种策略就是将状态机定义成一种强制性编程语言，
系统 2019-09-27 17:38:36 2172
详解python中executemany和序列的使用方法一代码importsqlite3persons=[("Jim","Green"),("Hu","jie")]conn=sqlite3.connect(":memory:")conn.execute("CREATETABLEperson(firstname,lastname)")conn.executemany("INSERTINTOperson(firstname,lastname)VALUES(?,
系统 2019-09-27 17:38:07 2172
(十六)到今天，已经在北京工作一年了也就是说，在北京经过了大约半个月的奔波之后，我拥有了一份工作一直至今甚至在公司工作半年以后，还有最初的面试公司通知我去上班我真是佩服有些公司的效率渐渐的习惯了北京................春天，北京的春天来了8年以来第一次在北方过春天看万籁复苏，听春风渐起然后千树万树在一夜间绽放新绿春天就这么来到满天的柳絮吹面不寒的杨柳风北方北方我的故乡...........(十七)从以前的硬盘上找到了一个朋友的帖子现在当初的论坛
系统 2019-08-29 23:46:50 2172
在讲数据库水平拆分时候，我列出了水平拆分数据库需要解决的两个难题，它们分别是主键的设计问题和单表查询的问题，主键问题前文已经做了比较详细的讲述了，但是第二个问题我没有讲述，今天我将会讲讲如何解决数据表被垂直拆分后的单表查询问题。要解决数据表被水平拆分后的单表查询问题，我们首先要回到问题的源头，我们为什么需要将数据库的表进行水平拆分。下面我们来推导下我们最终下定决心做水平拆分表的演进过程，具体如下：第一个演进过程：进行了读写分离的表在数据增长后需要进行水平拆
系统 2019-08-29 23:45:42 2172
