继上篇文章比较了PHP与Python语法之后，这周又学习了Python数据类型，准备从通过这篇文章给自己进行一些总结，也给其他读者一些参考。
String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存 List: 做简单的消息队列的功能 Hash: 单点登录 Set: 做全局去重的功能 SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
昨天的文章『每天 3 分钟，小闫带你学 Python(九)』讲了字符串的一些概念，有字符串的输出和输入，以及下标索引和切片。下标索引即取出字符串的某一个元素，而切片则是取出一部分内容。
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Redis除了可以存储键还可以存储常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Hash、ZSet。对于Redis的命令有一部分是可以公用的，但是还有一些其他的命令是属于特殊使用的。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
这节课继续学习python 元组 与 字典 两个数据类型还有循环、条件判断等相关知识，知识点有零散，但工作中需要把这些零散的知识点串起来解决问题。
聊天消息保存在Redis里名为“chat_list”列表中，新的消息在列表右侧，老的消息在列表左侧。每次返回最右侧的20条信息。获取聊天消息的功能对应的方法为get_chat_list()。修改这个方法，实现获取消息列表：
元组(tuple)是一种静态的(immutable)或者说是不可变(unchangeable)的数据结构，里面的元素按照一定的顺序排列。它是静态的，所以元组里的元素不能被修改。
Redis作为一款NoSQL内存数据库，其丰富的数据类型、简单易用的命令、单机可达10万的高并发（官方数据），从面世以来就深受广大用户的喜爱。Redis的五种数据类型，是我们学习Redis时的必修课，但是大多数人都只是去学它的命令、API，却不知道这些数据类型都能应用在哪些场景，那这些命令学起来也就会很快就忘，终究只是“纸上谈兵”。
Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组（ArrayList），用于顺序存储结构。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
字符串 string 是 Redis 最简单的数据结构。Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。
我发现现在不用标题党的套路还真不好吸引人，最近在做相关的事情，从而稍微总结出了一些文字。我一贯的想法吧，虽然才疏学浅，但是还是希望能帮助需要的人。博客园实在不适合这种章回体的文章。这里，我贴出正文的前两个部分，算个入口吧。
虽然我不知道你是谁，但是还是感谢，今天熬个夜来再肝一篇，秋名山路很长，也希望我们能一起走下去！
查找内容:find 查找指定内容在字符串中是否存在，如果存在就返回该内容在字符串中第一次出现的开始位置索引值，如果不存在，则返回-1
也很简单，把模式改成”才怪 “，也就是说，在指定格式里加个空格就行，那么，”怪才 “、” 怪才“、”怪 才“都是一个模式，会把字符串前后的”才“、”怪“、” “这三个字符都去掉，直到遇到不是这三个字符的字符为止。
上一节，起了几个简单例子，目的是解释Python其实并难，特别适用了Ipython这样一个利器，既然是Python的系统管理，面向系统管理员，Python的优点之一是其交互式解释器，也称作shell，和BASH很像，很符合管理员的操作习惯，但是对于程序撰写者来说… …好吧！我第一接触这种方式是在matlab上，着实让人着急了很大一会儿，才能适应，不过相信很快大家也能感受到这种好处和方便。
<1> index() 在列表中查找值的下标，如果不存在，返回ValueError 如果有重复的值，就返回第一次出现的下标 spam = ['a','b','c'] spam.index('a')
动态字符串，类似arraylist，当字符串长度消息1M时，扩容是加倍现有空间，超过1M,扩容时会多扩1M空间，字符串长度最大为512M
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Redis 基础数据结构
上周给list开了个头，知道了什么是list。假设我们现在有一个list： l = [365, 'everyday', 0.618, True] 除了用for...in遍历l中的元素，我们还能做点啥？ 1. 访问list中的元素 list中的每个元素都对应一个递增的序号。与现实中习惯的序号不同在于，计算机中的计数通常都是从0开始，python也不例外。如果你记不清这个而导致了错误，请去听一下孙燕姿的《爱从零开始》。 要访问l中的第1个元素365，只要用l[0]就可以了。依次类推， print l[1] 就
这里列出了一些String常用命令，我们看一下这些String类型的这些命令可以应用到哪些场景。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型：string（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（无序集合）、Zset（sorted set：有序集合）。
添加字符串 set hello world 设置多个KV mset AA AAA BB BBB CC CCC 设置过期时间 setex hello1 5 word1 查询字符串 get hello 查询多key mget hello hello2 hello3 查询长度 strlen hello 修改字符串 set hello world2 删除字符串 del hello
全面讲解Redis基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台CacheCloud。
虽然 Python 是我最喜欢的编程语言，但它也不是没有缺陷。每种语言都有缺点（有些比其他的多），Python 也不例外。新的 Python 程序员必须学会避免一些常见的“陷阱”程序员学习这类知识是随机的，来自经验，但本章把它收集在一个地方。了解这些陷阱背后的编程知识可以帮助您理解为什么 Python 有时行为怪异。
Python学习入门基础 -- 第四章 列表、元组、字典、字符串变量使用、变量进阶
哈喽，努力赚钱买生发水的大灰狼又来了，今天和大家分享一个简单又好玩的Python项目–“图片转字符画”。废话不多说，先上一个效果图迷惑一下众生。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
类比生活中，如果某位同学调班了，那么就应该把这个同学的信息在姓名中删除，在开发中经常会用到删除这种功能。
Python简单易学，但又博大精深。许多人号称精通Python，却不会写Pythonic的代码，对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯，我们先来了解一些Python中最基本的内容。
1.每年的5月17日，美团点评都会在全国各大城市举办517吃货节优惠活动，如果你来负责手机端517某一个活动的测试任务，你会想到从哪些方面测试，来保证517活动的质量？此次活动投放首页上”全城好券”活动中的每日优惠页面，规则如下：
字符串类型是 Redis 中最基本的数据类型，可以存储二进制数据、图片和 Json 的对象。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
发现写过一篇 ASP.NET Core 使用 Redis 的文章，入门比较简单：https://www.cnblogs.com/whuanle/p/11360468.html
最近，我被 “一行代码实现 xx” 这类问题疯狂吸引，主要是作为一个能躺着绝不坐着的懒人，代码能少写坚决少写，而且这类问题也蛮有意思，所以汇总了一下，顺便把答案也一并写了，欢迎来玩~
Redis 的基本数据类型包括：二进制安全字符串 String、Hashes（哈希）、Lists 列表、Sets 集合 和 Sorted sets 有序集合；
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)
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《python的数据类型（三）：字符串》中已经介绍过一些字符串的处理函数，先来一起回顾一下，见下图，不记得的同学可以点击链接看看。
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