之前在HTML渲染过程这篇分享有人在评论问我，这个过程是DFS还是BFS，发现自己好水，确实不知道渲染过程是什么优先，到现在都不知道。
公司的项目使用Jetty部署的。由于是从兄弟公司弄来的项目，因此部署的脚本的Jetty配置啊，都是从兄弟公司弄来的。但是遇到了一个棘手的问题，就是，jetty在部署war包的时候会将包的文件解压到/tmp目录下 这就造成了一个问题，当Linux自动清理这个目录的时候，我们的部分文件就会丢失。
但是很多小白可能伪类和伪元素都分不清楚，我先同通俗的话解释下：伪类是用来给指定选择器添加状态效果，伪元素是给指定元素添加内容修饰。
注意： 对于 jQuery 自定义的选择器，为了性能，先用 CSS 定义的选择器选，再从结果集中筛选时用 jQuery 自定义的选择器。如：
红黑树是平衡二叉查找树的一种。为了深入理解红黑树，我们需要从二叉查找树开始讲起。 BST 二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，
二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，右节点的值要比父节点的值大。它的高度决定了它的查找效率。 我们知道二叉查找树。每个节点只可以有一个key，而2-3-4树就是将节点的key的数量增加，可以有多个key，并且2-3-4树可以保持完美平衡（Perfect balance. Every path from root to leaf has same length）
二叉查找树支持快速插入、删除、查找操作，各个操作时间跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度为 O(logn)。但是，在极端的情况下，二叉树会退化成链表（比如按顺序插入一组数据），时间复杂度会退化到 O(n)。
前面的文章，我们已经介绍过其他的几种高级的动态数据结构，典型如红黑树，跳跃表等，今天我们再来学习另外一种高级数据结构B树，我们知道树的查询时间复杂度和其树的高度有直接关系，当我们向红黑树里面插入大量的数据时，有两个问题：
深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点直到最后根节点为止，最后再遍历兄弟节点，从兄弟子节点寻找它的子节点，直到搜索到最后结果，然后结束。
面对这个问题，我相信80%的人都不清楚（包括我自己），那么本文就围绕这个问题展开介绍，在了解索引之前，我们先了解一下B+树，什么是B+树？在了解B+树之前，先了解一下什么是B树？介绍B树和B+树的插入、删除操作。
今天来继续说说自动化开发的一些事情，截止目前，也是按照计划中的开发进度在推进。说几点自己的感受。 元数据的设计 元数据这部分我的设计就是从简，先来一个概要的信息，然后细节的信息可以通过其他入口来看。 比如对于数据库来说，系统，机架位的信息，这些完全可以从兄弟部门那里通过API的方式来得到。可以作为信息的参考。 很多元数据的设计和规划，前期如果已经有了成型的系统，直接废弃掉，革命掉也不大好，还是要吸取已有的经验，逐步沉淀，总是事情不是完全从零开始，但是在设计的时候，还是需要避免过度设计。 比如下面的概要信息，
很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少，因此没必要多做掌握。
概述 红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees）。红黑树和AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。 二叉查找树（BST） 二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，右节点的值要比
前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比
（2）当n>1时，其余结点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1，T2，...，Tn，其中每个集合本身又是一棵树，并称为根的子树（SubTree）
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
小编在看etcd存储（store）模块的时候，发现它在进行key和keyIndex转换的时候，用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现，整个代码不到1000行，实现的非常简练，组织分层也做的很好，并对gc和并发读写做了很多优化，值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容，本文上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。
如上图所示，B+树中含有两个头指针，一个指向整棵树的根结点，另一个指向关键字最小的叶子结点。同时所有的叶子结点依据其关键字的大小自小而大顺序链接，所有的叶子结点构成了一个 sqt 指针为头指针的链表。
对于多数的应用系统来说，查询数据的频率是远远高于写入或者更新数据的频率，在大数据量的场景中，常规的查询方式可能在效率上达不到预期， 此时我们需要对SQL查询语句做一些优化，或者对表做一些改动，比如增加索引字段，以此来达到我们想要的查询速度。
上一篇我们讲了 Commit第一子阶段「before mutation」，本篇讲第二子阶段 「mutation」：
具备相同父元素的平级元素称之为兄弟元素，兄弟选择器用于基于当前元素，选择相邻或附近的有兄弟关系的其他元素
BeautifulSoup 是一个使用灵活方便、执行速度快、支持多种解析器的网页解析库，可以让你无需编写正则表达式也能从 html 和 xml 中提取数据。BeautifulSoup 不仅支持 Python 内置的 Html 解析器，还支持 lxml、html5lib 等第三方解析器。
本文中主要介绍的BeautifulSoup4，从简介、安装、解析器使用、语法介绍、遍历文档树、搜索文档树等进行了介绍，能够快速地入门。
属性选择器 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>属性选择器</title> <style> .red{ color: red; } .blue{ color: blue; } .darkred{ color: darkred;
bs4 全名 BeautifulSoup，是编写 python 爬虫常用库之一，主要用来解析 html 标签。
一 介绍 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4 #安装 Beautiful Soup pip install beautifulsoup4 #安装
简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：
和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
1.什么是jQuery？ 1.1 jQuery介绍 jQuery是一个轻型、快速的、小巧的功能丰富的JavaScript类库。本质就是一堆js的函数的组合。对原生DOM操作做了一些非常有用的封装，可以
前言 这套jQuery教程是老马专门为寒门子弟而录制，希望大家看到后能转发给更多的寒门子弟。视频都是免费，请参考课程地址：https://chuanke.baidu.com/s5508922.html
DOM中有很多方式获取元素，比如通过id，通过标签名，通过类名，通过name的值，通过选择器等方式。
例1: print(type(p.contents)) #list print(p.contents) #可通过索引获取它的某一个元素。
给元素添加display: flex，该元素变成了一个弹性容器（flex container），它的直接子元素变成了弹性子元素（flex item）。
上一节我们已经可以获取到网页内容，但是获取到的却是一长串的 html 代码，并不是我们想要的数据。那这一节，我们就来看看怎么去解析这些网页，轻松的拿到我们想要的数据。
一、载入html页面信息 一种是网站在线的网页、一种是下载下来的静态网页。 1、在线网页 参考《python用BeautifulSoup库简单爬虫入门+案例（爬取妹子图）》中的载入内容： import
树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集，它或为空树(n= 0);,或为非空树，对千非空树T:
UI自动化的学习，个人认为应该分五步走：环境搭建、元素定位、特殊场景处理、框架设计与搭建、测试平台开发。第一步的环境搭建其实没什么难度，都是固定的套路。今天就来到了第二步的元素定位，可以说元素定位是整个UI自动化的基本功。 我查阅了大量的资料，在动手实践的基础上，整理总结了此文。
jQuery就是一个js库，使用jQuery的话，会比使用JavaScript更简单。
request模块 安装 1 pip install requests 简单使用 import requests response=requests.get("https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/") print(response.content) # 字节数据 print(response.text) # 字符数据 print(type(response)) # <class '
简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下： Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。
本文是介绍BTree文章的下篇，在BTree实现原理上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。
jQuery是一款优秀的javaScript库.jQuery已经集成了JavaScript、CSS、DOM和Ajax于一体的强大功能。它可以用最少的代码, 完成更多复杂而困难的功能
这是日常学python的第16篇原创文章 经过了前面几篇文章的学习，估计你已经会爬不少中小型网站了。但是有人说，前面的正则很难唉，学不好。正则的确很难，有人说过：如果一个问题用正则解决，那么就变成了两个问题。所以说学不会是很正常的，不怕，除了正则，我们还可以用另外一个强大的库来解析html。所以，今天的主题就是来学习这个强大的库--BeautifulSoup，不过正则还是需要多多练习下的。 因为是第三方库所以我们需要下载，在命令行敲下以下代码进行下载 pip install beautifulsoup4
Beautiful Soup 简称 BS4（其中 4 表示版本号）是一个 Python 第三方库，它可以从 HTML 或 XML 文档中快速地提取指定的数据。Beautiful Soup 语法简单，使用方便，并且容易理解，因此您可以快速地学习并掌握它。本节我们讲解 BS4 的基本语法。
输出调试 console.log(data); document.write(data); 操作数组 arrayObject.reverse() //对数组进行反向排序 unshift()//方法是向数组的开头添加一个或多个元素，并且返回新的长度。 shift()//方法和unshift()方法恰恰相反。该方法用于把数组的第一个元素从其中删除，并返回被删除的值 site.includes('runoob'); //搜索数组中是否含有某个值 push()//方法可以接收任意数量的参数，把它们逐个添加到数组的末
从HTML文件中提取数据，除了使用XPath，另一种比较常用的解析数据模块。Beautiful Soup模块中查找提取功能非常强大、方便，且提供一些简单的函数来导航、搜索、修改分析树等功能。Beautiful Soup模块是Python的一个HTML解析库，借助网页的结构和属性来解析网页（比正则表达式简单、有效）。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。
Scrapy数据解析主要有两个大类：xpath() 和 css() ，今天这篇文章主要讲解xpath如何解析我们想获取的页面数据。同时Scrapy还给我们提供自己的数据解析方法，即Selector（选择器），Selector是一个可独立使用的模块，我们可以用Selector类来构建一个选择器对象，然后调用它的相关方法如xpaht(), css()等来提取数据，它的常用写法如下：
上一篇分享了正则表达式的使用，相信大家对正则也已经有了一定的了解。它可以针对任意字符串做任何的匹配并提取所需信息。
BeautifulSoup的文档搜索方法有很多，官方文档中重点介绍了两个方法： find() 和 find_all() 下文中的实例，依旧是官网的例子： html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three
The Dormouse's story
Once upon a time there were three
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