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    设计模式1之单列模式

    单列模式在生活中的应用 “Ensure a class has only one instance, and provide a global point of access to it ” 单列模式相信大家都很熟悉...在操作系统中很多场景都被设计成单列。比如网站的计数器,多线程中的线程池,打印机的后台服务,应用程序中的对话框等等。 在我们平时的开发中,也有很多时候用到了单列模式。...那么单列模式有什么特点呢? 单列模式下,类只有一个实列对象。 并且这个单列对象由该类自己创建。 单列类对外提供一个访问改单列的全局方法。...关于单例你需要注意的 如果统一类型的对象需要在不同场景中发生变化,设计成单列就会引发数据错误问题;如果实例化的对象长时间闲置,系统会被认为是垃圾而被回收,从而导致对象的丢失;不能使用反射创建单列,这会实例化一个新的对象...;如果你使用懒汉式做单列模式,那就要注意安全问题了。

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    多个单列索引和联合索引的区别详解

    ---- 二、单列索引测试 创建三个单列索引: 1.查询条件为 userid and mobile and billMonth EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms...所以说创建复合索引时,应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意列执行搜索时,复合索引则没有用处。...---- 重点: 多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略,可能只用一个索引,也可能将多个索引全用上!...网上百度过,很多都是这种说法,但是据我研究,mysql执行优化器会对其进行优化,当不考虑索引时,where条件顺序对效率没有影响,真正有影响的是是否用到了索引!...另外建立多列索引时,顺序也是需要注意的,应该将严格的索引放在前面,这样筛选的力度会更大,效率更高。

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    Pandas数据排序:单列与多列排序详解

    Pandas库提供了强大的功能来实现数据的排序操作,无论是单列排序还是多列排序,都能轻松应对。本文将由浅入深地介绍Pandas中单列和多列排序的方法、常见问题及报错,并提供解决方案。...单列排序 基本概念 单列排序是指根据DataFrame中的某一列的数据值对整个DataFrame进行排序。Pandas提供了sort_values()方法来实现这一功能。...解决方案: # NaN值放在最前面 sorted_df_na_first = df.sort_values(by='age', na_position='first') 排序后索引混乱 排序后,原始的索引顺序可能会被打乱...排序时,Pandas会按照列表中列的顺序依次排序。...无论是简单的单列排序还是复杂的多列排序,只要遵循正确的步骤并注意细节,就能轻松应对各种排序需求。希望本文能为读者提供有价值的参考。

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