写这篇文章的目的和上一篇单例模式一样,策略模式也是一种常用的设计模式,太多的if-else不仅看着不太美观而且不好维护,对于自己来说也等于复习了一遍策略模式.先说一下策略 模式的定义: 策略模式封装了算法家族,可以让彼此之间互相替换,简单的来说就是比如之前系统调用了两个数据源,现在要添加第三个数据源如果还是使用if-else就需要给所有调用数据源的地方加上 新的判断分支,从而导致维护繁琐.如以下代码: if(A){ System.out.println("调用A数据源"); }else

有一个被其他python 代码使用的callable 对象,可能是一个回调函数或者是一个处理器,但是它的参数太多了,导致调用时出错 如果需要减少某个函数的参数个数, 你可以使用functools.partial() .partial() 函数允许你给一个或多个参数设置固定的值,减少接下来被调用时的参数个数.为了演示清楚,假设你有下面这样的函数: def spam(a, b, c, d): print(a, b, c, d) 现在我们使用partial() 函数来固定某些参数值: >>>

表单 GET 和 POST 处理表单时候只会用到GET 和 POST 方法. Django 的登录表单使用POST 方法,在这个方法中浏览器组合表单数据.对它们进行编码以用于传输.将它们发送到服务器然后接收它的响应. 相反,GET 组合提交的数据为一个字符串,然后使用它来生成一个URL.这个URL 将包含数据发送的地址以及数据的键和值.如果你在Django 文档中做一次搜索,你会立即看到这点,此时将生成一个https://docs.djangoproject.com/search/?q=form

前言 GC垃圾回收在python中是很重要的一部分,同样我将分两次去讲解Garbage collection垃圾回收,此篇为Garbage collection垃圾回收第一篇,下面开始今天的说明~~~ 1.Garbage collection(GC垃圾回收) 现在的⾼级语⾔如java,c#等,都采⽤了垃圾收集机制,⽽不再是c,c++⾥ ⽤户⾃⼰管理维护内存的⽅式.⾃⼰管理内存极其⾃由,可以任意申请内存,但如同⼀把双刃剑,为⼤量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患. 对于⼀个字符串.列表.类甚⾄数值

转自: http://www.jianshu.com/p/1e375fb40506 先来个概述,第二部分的画述才是厉害的. Garbage collection(GC) 现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式.自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患.对于一个字符串.列表.类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题.python里也同

面向对象编程 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码 面向对象:将数据与函数绑定到一起,进行封装,这样能够更快速的开发程序,减少了重复代码的重写过程 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的设计和编程方法. 这种方法把软件系统中相近相似的操作逻辑和操作 应用数据.状态,以类的型式描述出来,以对象实例的形式在软件系统中复用,以达到提高软件开发效率的作用. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义

由于面试中遇到了垃圾回收的问题,转载学习和总结这个问题. 在C/C++中采用用户自己管理维护内存的方式.自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但也为大量内存泄露.悬空指针等bug埋下隐患. 因此在现在的高级语言(java.C#等)都采用了垃圾收集机制. python也采用了垃圾收集机制,采用引用计算机制为主,标记——清除和分代收集两种机制为辅的策略. 一.引用计数机制 python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject. typedef struct_object {

1.Python增加缩进快捷键:Ctrl+Alt+] 或tab键或shift+tab键 2.Python减少缩进快捷键:Ctrl+Alt+[ 

垃圾回收 1. 小整数对象池 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间. Python 对小整数的定义是 [-5, 257) 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收.在一个 Python 的程序中,所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象. 同理,单个字母也是这样的. 但是当定义2个相同的字符串时,引用计数为0,触发垃圾回收 2. 大整数对象池 每一个大整数,均创建一个新的对象. >>> b = 1245 >

Django F()表达式 一个F()对象代表一个模型字段的值或注释列.使用它可以直接引用模型字段的值并执行数据库操作而不用把它们导入到python的内存中. 相反,Django使用F()对象生成一个描述数据库级别所需操作的SQL表达式. 通过一个例子很容易理解.通常,有人会这样做: reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin') reporter.stories_field += 1 reporter.save() 这里我们从数据库中取出repo

创建对象 使用关键字参数实例化模型实例来创建一个对象,然后调用save()把它保存到数据库中 pub_obj = models.Publisher(title='奥利给出版社') pub_obj.save() //该方法没有返回值 上面的代码在背后执行了SQL 的Insert语句. 在你显式调用save()之前,Django 不会访问数据库. 如果你想只用一条语句创建并保存一个对象,使用create()方法. 将更改保存到对象 要保存对数据库中已存在的对象的改动,请使用save(). 假设Pub

我想与大家分享一些我和我的团队在一个项目中经历的一些问题.在这个项目中,我们必须要存储和处理一个相当大的动态列表.测试人员在测试过程中,抱怨内存不足.下面介绍一个简单的方法,通过添加一行代码来解决这个问题. 图片的结果 下面我来解释一下,它是如何运行的. 首先,我们考虑一个简单的"learning"例子,创建一个Dataltem 类,该类是一个人的个人信息,例如姓名,年龄,地址等. class DataItem(object): def __init__(self, name, age

python 深入理解 赋值.引用.拷贝.作用域 - 江召伟 - 博客园 https://www.cnblogs.com/jiangzhaowei/p/5740913.html a=[1,2,5]b=aprint(id(a),'--',id(b)) b=[9,8]print(id(a),'--',id(b)) f=7g=fprint(id(f),'--',id(g))g=888print(id(f),'--',id(g)) class c: def __init__(self,a): self.

问题: 接到需求,告知项目的oracle连接次数过多,对系统造成太过大的负担,要求减少oracle数据库的连接次数 分析: 仔细分析代码以后,发现产生问题的原因,在于之前要求提升oracle监控的监控速度时,将oracle监控的脚本代码,拆分成了多个子进程.导致每次循环服务器都会产生子进程次数的数据库连接,产生了过多的不必要连接 解决方案: 讨论分析过后,决定更改代码的架构,用DBUtils的连接池功能+多线程(http://www.cnblogs.com/fnng/p/3670789.html

老猿使用PyCharm有将近一个月了,发现PyCharm并不能很好的完成语法检查,有时运行时突然终止,仔细核查却发现是基本的语法错误,不过有次无意中移动鼠标到代码最右边的边框时发现其实PyCharm有错误检测,就是代码最右边的边框那些颜色标记,鼠标悬停在某个颜色位置上面时,就会浮动窗口告知哪个代码有哪种错误.如下图: 不过发现错误信息太多,鼠标不好定位,且大部分是警告信息,基本上都是没有遵守pep8的代码规范导致,并不影响程序的功能. 关于PEP8,应该说最好能遵守,但老猿以前都是c语言开发,暂

背景交代 团队做大学英语四六级考试相关服务.业务中有一个care服务,购买了care服务考试不过可以全额退款,不过有一个前提是要完成care服务的任务,比如坚持背单词N天,完成指定的试卷. 在这个背景下,当2021年6月的四六级考试完成之后,要统计出两种用户数据: 完成care服务的用户 没有完成care的用户 所以简化的逻辑就是要在所有的用户中区分出care完成用户和care未完成用户. 目标1:完成care服务 目标2:未完成care服务 所有目标用户的数量在2.7w左右,care完成用户在

问题 今天在之前的代码中发现了一个bug,有个计算当前时间减少一个月的函数,其报出下面的异常信息: ValueError: day is out of range for month 看一下代码: import datatime def _last_month(now_time): last_month = now_time.month - 1 last_year = now_time.year if last_month == 0: last_month = 12 last_year -= 1

在数据库中即时保存数据:Dataset 当我们想要在不知道最终数据库表长什么样的情况下,快速收集数据并保存到数据库中的时候,Dataset 库将是我们的最佳选择.Dataset 库有一个简单但功能强大的 API,因此我们可以很容易的把数据保存下来,之后再进行整理. Dataset 建立在 SQLAlchemy 之上,所以如果需要对它进行扩展,你会感到非常熟悉.使用 Django 内建的 inspectdb 管理命令可以很容易地把底层数据库模型导入 Django 中,这使得和现有数据库一同工作不会

对象引用计数增加的情况: 1.对象被创建:x=4 2.另外的别人被创建:y=x 3.被作为参数传递给函数:foo(x)  ->会增加2 4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33'] 对象引用计数减少的情况: 1.一个本地引用离开了它的作用域.比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减2.(进入函数调用,+2, 退出函数调用-2) 2.对象的别名被显式的销毁:del x :或者del y 3.对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789 4.对象从一个窗口对象中移除:myList.

现在Python横行的年代,财务.人事.行政等等岗位多少得学点Python,省事又不费脑!所有操作都用Python自动实现, 加班?不存在的! excel和python其实都是工具,不要也不用拿去做对比,研究哪个好用,excel作为最为全球广泛的数据处理工具,垄断多年,肯定在数据处理方面有自己的优点,Python只是令 一些庞大的,费时间的操作加速处理,方便工作嘛. 当然也有很多excel的操作比用Python自动处理更加简单方便. 比如:对各列求和并在最下一行显示出来,excel就是对一列总一

def jia(x,y): return x+y def jian(x,y): return x-y def cheng(x,y): return x*y def chu(x,y): return x/y #建一个字典,使得对应的运算符取到对应的运算方法: operator = {"+":jia,"-":jian,"*":cheng,"/":chu} def f(x,o,y): #单独的看operator.get(o),其实就