python的应用和流行程度: Python 可以运用在数据处理.Web 开发.人工智能等多个领域,它的语言简洁.开发效率高.可移植性强,并且可以和其他编程语言(比如 C++)轻松无缝衔接.现如今,不少学校的文科生甚至中学生也开设了此课程,可见其重要程度. 如何学习python这门编程语言: 从工程的角度去学习 Python 这门编程语言.不会死抠一些很偏的知识点:相反,从实际出发,以工作中遇到的实例为主线,去学习 Python 的核心技术和应用. python版本选择: 本次学习python的…

众所周知,Facebook 的主流语言是 Hack(PHP 的进化版本).不过,我敢拍着胸脯说,就刚入职的工程师而言,100 个里至少有 95 个,以前都从未用过 Hack 或者 PHP.但是,这些人上手都特别快,基本上一两周后,日常编程便毫无压力了. 他们是怎么做到的呢? 事实上,他们遵循的,正是我在开篇词中提到的方法,也是本专栏学习的中心观点:“从工程的角度去学习 Python”.那么具体来说,到底要怎么学,学习的过程中又要特别注意哪些地方呢? 不同语言,需融会贯通 其实,如果你在学一门语言…

前言: Spring的AOP理念, 以及j2ee中责任链(过滤器链)的设计模式, 确实深入人心, 处处可以看到它的身影. 这次借项目空闲, 来总结一下SpringMVC的Interceptor机制, 并以用户登陆和日志记录作为案例, 以做实践. 原理及类图: 拦截器的使用, 其实非常的广泛, 尤其对通用普适的功能调用, 提取到拦截器层中实现. 常见的拦截器有如下几种: 用户登陆/日志记录/性能评估/权限控制等等. 拦截器Interceptor链, 横亘在控制器Controller(Action)…

java之jvm学习笔记六(实践写自己的安全管理器) 安全管理器SecurityManager里设计的内容实在是非常的庞大,它的核心方法就是checkPerssiom这个方法里又调用 AccessController的checkPerssiom方法,访问控制器AccessController的栈检查机制又遍历整个 PerssiomCollection来判断具体拥有什么权限一旦发现栈中一个权限不允许的时候抛出异常否则简单的返回,这个过程实际上比我的描述要复杂 得多,这里我只是简单的一句带过,因为这…

1.为什么不要给每个方法都写try catch 为每个方法都编写try catch是错误的做法,理由如下: a.重复嵌套的try catch是无用的,多余的. 这一点非常容易理解,下面的示例代码中,OutsideMethodA中的try catch是不起作用的. class NestedTryCatch { internal void OutsideMethodA() { try { this.InsideMethodB(); } catch (Exception ex) { Console.W…

[第六章]思考题答案,仅供参考: # coding:utf-8import time#方法一start_time = time.perf_counter()s = ''for n in range(0,100000): s +=str(n) end_time = time.perf_counter()print('time elapse:{}'.format(end_time - start_time)) print('*'*50) #方法二start_time = time.perf_coun…

[第四章]思考题的答案,仅供参考: []比list()更快,因为调用了list函数有一定的时间,而[]却没有. 前面我们学习了 Python 中的列表和元组,了解了他们的基本操作和性能比较.这节章,我们再来学习两个同样很常见并且很有用的数据结构: 字典(dict)和集合(set) 字典和集合在 Python 被广泛使用,并且性能进行了高度优化,其重要性不言而喻. 一.字典和集合基础 字典是一系列由键(key)和值(value)配对组成的元素的集合,在 Python3.7+,字典被确定为有序(注意…

前面的课程,我们了解了Python 语言的学习方法,并且带你了解了 Python 必知的常用工具——Jupyter.接下来我们正式学习 Python 的具体知识. 对于每一门编程语言来说,数据结构都是其根基.了解掌握 Python 的基本数据结构,对于学好这门语言至关重要.今天我们就一起来学习,Python 中最常见的两种数据结构:列表(list)和元组(tuple). 一.列表和元组基础 首先,我们需要弄清楚最基本的概念,什么是列表和元组呢? 实际上,列表和元组,都是一个可以放置任意数据类型的…

可能你已经知道,Python 在 14 年后的“崛起”,得益于机器学习和数学统计应用的兴起.那为什么 Python 如此适合数学统计和机器学习呢?作为“老司机”的我可以肯定地告诉你,Jupyter Notebook (https://jupyter.org/)功不可没. 毫不夸张地说,根据我对 Facebook 等硅谷一线大厂的了解,一个 Python 工程师如果现在还不会使用 Jupyter Notebook 的话,可能就真的太落伍了. 磨刀不误砍柴工,高效的工具让我们的编程事半功倍.这一节课…

[第七章]思考题答案,仅供参考:…