Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化，因为Python是动态语言，所以一般情况下是不推荐进行类型转化的。
1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); 2、equals()方法、hashCode()方法的区别 HashC
下面这张图展示了这段代码做了什么 1、String s = "abcd"; 2、s = s.concat("ef"); 2、equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计
HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于：
Python是一种动态语言，比如创建一个变量，一开始引用的是字符串，随后就可以再引用整数或者浮点数，解释器对这种变换也接受。这与类似Java那样的语言就完全不同了。
一图胜千言，下面图解均来自Program Creek网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。
大年初四好，一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站，目前它们拥有最多的票选。 如果图解没有阐明问题，那么你可以借助它的标题来一窥究竟。 1 字符串不变性 下面这张图展示了这段代码
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这四个数学函数在编程中非常常见，它们被直接放在随时可用的内置函数中，而不是放在 math 模块中。
本文介绍了Java编程中的8种基本概念，包括字符串不变性、equals()方法和hashCode()方法的区别、Java异常类的层次结构、集合类的层次结构、Java同步、别名、堆和栈以及Java虚拟机运行时数据区域。通过这些基本概念，读者可以更好地理解Java编程中的底层原理，提高编程效率和技能。"，"include_quote":"本文介绍了Java编程中的8种基本概念，包括字符串不变性、equals()方法和hashCode()方法的区别、Java异常类的层次结构、集合类的层次结构、Java同步、别名、堆和栈以及Java虚拟机运行时数据区域。通过这些基本概念，读者可以更好地理解Java编程中的底层原理，提高编程效率和技能。"，"include_quote_author":"Java团长
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前几天笔者提交了关于FasterKvCache的性能优化代码，其中有一个点就是我把一些后续不需要继承的类设置为了sealed密封类，然后就有小伙伴在问，为啥这个地方需要设置成sealed？
在面向对象程序设计中，对象可以看做是数据（特性）以及由一系列可以存取、操作这些数据的方法所组成的集合。编写代码时，我们可以将所有功能都写在一个文件里，这样也是可行的，但是这样不利于代码的维护，你总不希望维护代码前，还需要从头至尾的通读一遍吧，就好像一间杂乱无章的房子，你想找一件想要的东西，但是需要地毯式的搜索一遍，甚至多遍才能找到。很明显，这样做的话，很浪费我们的时间。
公众号新增加了一个栏目，就是每天给大家解答一道Python常见的面试题，反正每天不贪多，一天一题，正好合适，只希望这个面试栏目，给那些正在准备面试的同学，提供一点点帮助！
python有许多的内置类型，我们为什么要使用内置类型呢？python编程时是尽量去使用自定义类型还是尽可能多的使用内置类型呢？
2、内置函数isinstance有两个参数，第一个参数是需要检测的对象，第二个参数是对象类型。
对象是人们要进行研究的任何事物，从最简单的整数到复杂的飞机等均可看作对象，它不仅能表示具体的事物，还能表示抽象的规则、计划或事件。对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行怎样的操作，以及遵循什么样的规则。
注： 本文是对《跟老齐学Python：轻松入门》和《Python大学实用教程》有关字典对象的学习补充和提升。更多有关这两本书的资料，请阅读如下链接：
简言之，范型是Java支持在编译期进行类型检查的机制。 这里面包含2层含义：其一，可以使用范型进行类型检查；其二，在编译期进行类型检查。 那么，什么叫做在编译期进行类型检查？可以在运行时进行类型检查吗？带着这些疑问，我们一步步深入范型。
Our emphasis has been and will be on functions and functional programming,but it’s also helpful to know at least something about classes and object-oriented programming. 我们的重点一直是函数和函数编程，但至少了解一些类和面向对象编程也是很有帮助的。 In general, an object consists of both internal data and methods that perform operations on the data. 通常，对象由内部数据和对数据执行操作的方法组成。 We have actually been using objects and methods all along,such as when working with building types like lists and dictionaries. 事实上，我们一直在使用对象和方法，例如在处理列表和字典之类的构建类型时。 You may find at some point that an existing object type doesn’t fully suit your needs, in which case you can create a new type of object known as a class. 在某些情况下，您可能会发现现有的对象类型并不完全满足您的需要，在这种情况下，您可以创建一种称为类的新对象类型。 Often it is the case that even if you need to create a new object type,it is likely that this new object type resembles,in some way, an existing one. 通常情况下，即使需要创建新的对象类型，该新对象类型也可能在某种程度上类似于现有对象类型。 This brings us to inheritance, which is a fundamental aspect of object-oriented programming. 这就引出了继承，这是面向对象编程的一个基本方面。 Inheritance means that you can define a new object type, a new class, that inherits properties from an existing object type. 继承意味着您可以定义一个新的对象类型，一个新的类，它继承现有对象类型的属性。 For example, you could define a class that does everything that Python’s built-in lists do, and then add an additional method or methods based on your needs. 例如，您可以定义一个类来完成Python内置列表所做的一切，然后根据需要添加一个或多个附加方法。 As a quick reminder of how we’ve been using methods so far,let’s define a list, ml, which consists of a sequence of numbers. 为了快速提醒我们到目前为止是如何使用方法的，让我们定义一个列表ml，它由一系列数字组成。 If I wanted to sort this list, I can use the sort method which is provided by the ml object, a list. 如果我想对这个列表进行排序，我可以使用由ml对象（列表）提供的排序方法。 If I now look at the contents of the list,we can see that the values have been sorted. 如果我现在查看列表的内容，我们可以看到这些值已被排序。 Let’s look at an example of how to create a new class,essentially a new type of Python object. 让我们看一个如何创建一个新类的示例，本质上是一个新类型的Python对象。 A class is defined using the class statement. 类是使用class语句定义的。 Class,
Ontology 的 NeoVM 虚拟机新增加了 DCALL、HAS_KEY、KEYS 以及 VALUES 等几条新的指令。因此，基于 NeoVM 的引用性动态语言对象的设计理论上可行，这可使得当前语言的支持能更接近原生语义。
简单来说，多态是指同一个方法或操作符在不同的对象实例上可以有不同的行为。这意味着可以通过一个共同的接口或基类引用不同的子类对象，并根据实际的对象类型来调用相应的方法。
📝前言： 上一篇文章Python基础——面相对象的三大特征提到，python中的多态，python中，类型是动态的，这意味着我们不需要在声明变量时指定其类型。然而，这可能导致运行时错误，因为我们可能意外地使用了错误的类型，所以这篇文章来讲解一下python中的类型注解。 类型注解提供了一种方法，可以在编写代码时显式指定预期的类型，从而减少这些错误。
这本书讲的挺实在的，设计模式的部分又复习了一遍。另外又学了几个Python3的新decorator。 创建型设计模式 抽象工厂 (Abstract Factory) 名字就用AbstractFactory好了，不要起什么BaseFactory之类的 相关类都放到对应的Factory Class里面，不要暴露给外面了 建造者模式 (Build) 和工厂的区别就是保存了创建对象时各个部分的细节 工厂模式 根据情况实例化对象 还是注意和抽象工厂的区别，抽象工厂是将创建对象的行为抽象出来，而工厂模式则是根据要创建的
换句话说，它们指的是一个内存位置。使用多个变量时，引用类型可以指向一个内存位置。如果内存位置的数据是由一个变量改变的，其他变量会自动反映这种值的变化。
最后，使用TS的成本（改各种类型报错耽误的时间）超过了收益（TS带来的类型安全），TypeScript也学成了AnyScript。
从去年10月份开始学习 Python，到现在也1年了，从刚开始的学会了些简单Python 语法，到现在已经熟悉了 Python 编程，正在像熟练掌握Python进阶，之前也写过两篇 Python 学习的博客（ Python 基本教程和 Python 函数学习），但是由于服务器崩溃的原因，导致遗失了。
元组 数据容器类型 的 详细 类型注解 , 需要为每个元素都进行类型标记 , 有几个元素就要标记几个类型 ;
总结起来，TypeScript编译器通过解析TypeScript代码、进行类型检查，然后根据转换规则将代码转换为JavaScript代码，最终输出可执行的JavaScript文件。这个过程中，编译器会发现并报告语法错误和类型错误，帮助开发者在编码阶段尽早发现问题。
Objective-C是面向对象语言，但其中又并非全部是对象。在初学这门语言时，我常常从意识上将NS开头的类型与C语言原本的那些类型分割开来，假装他们之间没有联系，只关注“类”的世界。然而类终究只是一种应用上的抽象，就像“语法糖”一样，抛开华丽的外表，内部依然是最朴素的结构体和指针。本篇博客的来由源自朋友的一个问题：在ARC环境，performSelector:withObject:方法如何传递非对象类型的数据呢？这个问题乍看起来简单，但要较较真，却也并非那么简单。下面的内容都是有这个简单的问题引出的，如果你感兴趣，在读之前可以先试着解决下上面的疑问。
左移 << 操作符 cout << s << endl , 是将 s 对象输出到 cout 标准输出流中 ;
Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。这句话有点抽象，只要知道对象是Python对数据的抽象，在Python中万物皆对象就可以了。
与 RESTful 设计不同，GraphQL 一般仅暴露出一个接口供使用，而具体一个请求中需要什么数据，数据怎么样组织完全由 API 的使用者（客户端）来指定。当然，哪些数据可以被查询，数据的类型是怎么样的，则是由服务端给定的。指定的方式就是传入一段关于想要的结果（或操作）的描述，服务端保证返回符合要求的结果或报错。
hello，码神又回来了，首先感谢大家对上篇类的支持，其次就是来还欠下的面向对象了，秋名山路途漫漫，码神始终与你们同在，发车了！
当然，我们可以逐行查找代码并记住名称或将它们写在草稿纸中。但是，这根本不是高效的，也不轻松。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
Python，看似简单的语言背后，隐藏着一些令人惊叹的黑科技。这些技术不仅使得Python成为一个强大的工具，同时也展示了其设计者对灵活性和创造力的深刻理解。在这篇文章中，我们将探索一些Python的神秘面纱，揭示它背后的黑科技。
可以看到，对于数字、字符串、布尔值、未定义和空对象，typeof 都返回了相应的类型字符串。但是对于数组和函数，它的返回值都是 "object"，因为它们的数据类型都是对象。需要注意的是，如果变量是一个 null 或未声明的变量，typeof 会返回 "undefined"。
Python对象类型 说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列） （1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合，类型，None,布尔型 还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字 整数，浮点，长整型等 支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。 除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
在macos与ubuntu等系统中，我们通过使用terminal输入python进入python的交互模式。在windows下面，我们是通过 cmd进入到交互模式，长得很像下面这个这样。
Python 不包含像 int 这样的简单类型 —— 只有对象类型, 如果 Python 中需要整数值，将整数赋值给相应变量（如i = 100 ）即可。在后台，Python 将创建一个整数对象，并将对新对象的引用赋值给变量。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript（Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999）的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(网络传输速度快)。
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