介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
当我们开始学习 Python 时，我们通常会优先编写能够完成工作的代码，而不会关注代码的可读性以及代码的简洁性和效率。
（1）如果只有一个或者少量参数，直接在render_template函数中添加关键字参数就可以了。
在Python中，filter()是一个非常有用的内置函数，它能够根据指定的函数来筛选出可迭代对象中满足条件的元素，返回一个迭代器。filter()函数的使用能够简化代码，并提高程序的可读性。本文将从入门到精通，全面介绍filter()函数的用法和相关知识点。
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
通常，返回的 Jinja2 模板文件并不是一个静态的页面，而是同时有静态部分和动态部分。
「 我的手机里，最初是有网抑云的，上学时，不开心，会听应景的歌，偶尔看评论，虽不会唱，有种被感同身受。后来，手机存储不够清理，提示卸载不常用的软件就卸载了，恍惚，好久不听歌了，想起在哪看到，有些人二十岁就死了，等到八十岁才被埋。--------山河已无恙」
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
在ClickHouse中，数据字典不支持触发器。数据字典仅用于存储元数据信息，用于管理表、列、索引等的元数据。它不具备支持触发器的功能。
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式，它们是线性表（Linear List）的典型代表。其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。
########模板层######## 模板层其实就是templates文件夹里的html文件 其实这里的每个html不是真正意义的上html代码，只有经过模板渲染过后才算的上真正的html页面。 一、模板语言(变量，深度查询，过滤器，标签) 1、变量 在django模板里通过{{ name }} 表示一个变量，name就是一个变量名 首先我们要明白这个变量是怎么传出来的， 在视图层： return render(request,'index.html',loca
DataTrove是一款针对大规模文本数据的处理、过滤和消除重复数据工具，该工具可以通过提供一组平台无关的可定制管道处理块，帮助广大研究人员从各种复杂脚本中解放出来，同时还允许我们轻松添加自定义功能。
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
今日推荐推荐3个快速开发平台 前后端都有 项目经验又有着落了 推荐一个高仿微信的项目 有点屌！！ 一二线城市知名 IT 互联网公司名单（新版）
现代密码字典在创建过程中通常会连接多个数据源，在理想情况下，最有可能成功的密码一般都位于字典列表的开头部分，这样才能够确保密码在最短的时间里被破解成功。
Django模板是一个简单的文本文档，或用Django模板语言标记的一个Python字符串。 某些结构是被模板引擎解释和识别的。主要的有变量和标签。模板是由context来进行渲染的。渲染的过程是用在context中找到的值来替换模板中相应的变量，并执行相关tags。其他的一切都原样输出。Django模板语言的语法包括四个结构。
来源丨https://python.plainenglish.io/20-extremely-useful-python-one-liners-you-must-know
https://www.mattlayman.com/understand-django/templates-user-interfaces/
在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
作为一门web框架，Django需要一种便利的方法来动态地生成html。常见的做法是使用模板，模板中包含了HTML静态内容和动态标签。
以下是列表和字典的一些进阶功能片段，整理为清晰的图片版，希望大家能更方便的阅读，并从中获得一些帮助。
注意：本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
注意：本文分享给安全从业人员,网站开发人员和运维人员在日常工作中使用和防范恶意攻击,请勿恶意使用下面描述技术进行非法操作。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
搜不到字典批量删除多个键值对的方法，换了个搜索姿势，批量取N个元素，那么组合一下，就出来了！
map和filter是Python中的两种高效函数，用于处理可迭代对象。然而，如果你同时使用map和filter，代码会显得很乱。
1.render_to_string ：找到模板，然后将模板编译后渲染成Python的字符串格式。最后再通过 HttpResponse 类包装成一个 HttpResponse 对象返回回去。示例代码如下：
视图函数（类）简称为视图，就是一个普通的函数（类），它的功能是接收web请求，并返回web响应.
新建一个项目，在项目中新家一个app，名字自取。将app添加值settings.py中，然后配置settings连接数据库。
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包，基于JAVA语言编写。
不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
首先获取字典的 keys，然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的，所以使用 map 来批量操作
*本文原创作者：shentouceshi，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 为了提高工作效率，最近写了几款渗透测试类的工具，在这里给大家分享一下。 工具一：小米范web查找器：快速扫描端口并识别web应用 工作原理： 快速端口扫描。 对开放的端口快速识别http/https。 如果识别到为http/https，则抓取首页title、Server头，响应头。 如果端口非http/https，则通过socket方式抓取其banner信息。 功能及特性： 1、工具内置浏览器插件，另外针对开放端口
Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言，它有一些独特的技巧和写法，可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码，让它看起来更加紧凑和高级。
ClickHouse的字典缓存是通过DictionarySource和DictionaryUploader类来实现的。
CarbonData 拥有不错的明细查询能力，比如简单的where条件过滤，性能大概是Parquet的20倍。数据的聚合分析方面，如果有不错的where过滤，则相当一部分查询也是快于Parquet的，并且拥有更少的Tasks数，这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。
Python 中的可迭代对象在一个模块里面。迭代器、生成器、可迭代对象都在这个模块里面。
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
交互式分析是大数据分析的一个重要方向，基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验，能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制，对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应，但是在大数据分析的典型场景中，多维分析一般都会带有过滤条件，对于这种类型的查询，尤其是在高基数字段上的过滤查询，理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据，只读取极少部分需要的数据，这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集，而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据，Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果，从而影响查询的响应时间，对于TB甚至PB级别的数据，如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据，是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。
Python 提供了几个高级内置函数，另外还有几个比较实用的库，比如 collections，这里推荐一篇文章，介绍几个小的 Tips，如果大家用上的话可以稍微提高一些开发效率，希望对大家有帮助哈。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第三章《File Structure》的摘要式翻译。
Python 的 map（） 函数将一个函数应用于迭代器中作为输入提供的每个项目。列表、元组、集合、字典或字符串都可以用作迭代器，它们都返回可迭代的映射对象。Map（） 是一个内置的 Python 函数。
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数，它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构，同时也能加快数据处理的速度，体会到 Python 的强大。
注：MTV的本质还是MVC，可以理解为MVC+T，使用T来辅助展示网站内容。因为网页的C部分很多时候都不大，不太需要拆分出来，所以就变成MTV了。
标签block：用于在父模板中预留区域，留给子模板填充差异性的内容，名字不能相同。 为了更好的可读性，建议给endblock标签写上名字，这个名字与对应的block名字相同。父模板中也可以使用上下文中传递过来的数据。
传多个参数：result = Test.objects.filter(id=1, name=’test’)
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