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  • 这么多年银行都在去IOE,这家凭什么最先做到?

    进展却并不顺利,尤其是金融行业,依然是IBM、Oracle和EMC三巨头构成的数据架构在主导,这并不是金融行业不想去IOE,而是因为将IOE架构替换成新的解决方案成本实在是太高了,中国金融行业尤其是银行,这么多年的
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  • 用了这么多年的 Java 泛型,你对它到底有多了解?

    本篇文章 idea 来自用了这么多年的泛型,你对它到底有多了解?,恰好当时看了「深入 Java 虚拟机的第三版」了解泛型的一些历史,感觉挺有意思的,就写了写 Java 版的泛型。这么做对于引用类型来说没有什么问题,毕竟 Object 是所有类型的父类型。但是对于 intlong 等八个基本数据类型说,这就难办了。ArrayList();list.add(Integer.valueOf(66));int num = ((Integer) list.get(0)).intValue();如果上面泛型代码在 C# 实现,就不会有这么多额外步骤如何 Java 真的这么实现了,想必会有更多人吐槽 Java。然后我们带入 Java 泛型历史背景,站在 Java 核心开发者的角度,才能了解 Java 泛型这么现实无奈原因。
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  • windows这么多年了系统为什么还是不稳定?

    但中间过程还是会有波动,个人始终觉得xp系统是一个非常稳定的版本,到现在家里的老电脑还在用的这个系统,但是遗憾的是很多软件已经不能使用了,打开软件直接提醒让升级,不升级不让用,有很多人觉得现在的硬件配置都这么高了
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  • 用了这么多年的 Postman,竟然用错了~

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  • 使用Python这么多年,竟然还有这些实用的功能和特点!

    在使用Python多年以后,我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用,但却没有充分利用。考虑到这一点,我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。
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  • Python用了这么多年,总结出超实用的功能和特点

    在使用Python这么久,时不时就会发现了一些过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用,但却没有充分利用。本篇文章总结出你应该了解的Python功能特色,希望大家在学习过程中,少走弯路,善用技巧!
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  • 写了这么多年代码,你真的了解SOLID吗?| 洞见

    没有人能够在一开始就识别出所有扩展点,也不可能在所有地方都预留出扩展点,这么做的成本是不可接受的。因此一定是由需求变化驱动。如果你有领域专家的支持,他可以帮你识别出变化点。
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  • 工作这么多年,今天我对架构做了一个简单思考

    计算机软件已经发展了那么多年,开发程序仍然是一个需要认真对待的复杂过程。无论今天你如何敏捷,定义问题、需求分析、软件架构、详细设计、编码与调试、单元测试、集成测试、保障维护,这些动作都少不了。
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  • 喊了这么多年大数据?你确定了解大数据?

    在科技如此兴盛的时代,人类社会实践产生了海量的全样数据、虚拟化、分布式集群、人工智能和深度学习算法等大数据和云计算技术,这些技术的出现意味着能更好地解决传统数据挖掘和机器学习中的大部分难题。借助于国家对大数据产业的助力以及各地方政府的扶持,大数据的落地从传统聚焦于互联网,正逐步向社会的各个领域渗透。于是,我们看到了各种大数据的应用,智能交通、人脸识别、智能旅游、语音识别、智能驾驶等。同时在基于大数据价值转化的企业应用中。 Java技术成为Java程序员无疑是一个不错的选择,这至少从某种程度上解决了他们的当务之急——生存问题。但是,对于已经入行2-3年的Java程序员,生存问题已经得到缓解和解决,他们更多的再关心,“这条路是否可以持续走下去?”、“明年的薪水还能不能继续增长30%以上”。对于程序员来说,技术一直在发展,与时俱进是必须的。大数据人才缺口巨大,转型的机会出现了,如果能抓住这难得的机会,转型为大数据工程师,让你更进一步(竞争力、金钱等方面),何乐而不为呢?大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,职业生涯有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。做Java也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是Java开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上,所以有很多搞Java的都在往hadoop大数据方向转。做Java的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来大讲台学Hadoop,主要也是考虑未来发展天花板的问题学习也是需要自己的兴趣爱好,如果你想是往java架构师技术总监CTO发展也请加油。?对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA,Python 等等。 只要你掌握一定的编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的基础学习了。大数据技术入门基础总的来说有四大块:Hadoop基础,离线数据处理,实时数据处理,ETL与环境 这四大块都是在大数据项目实战中是会经常使用到的。一丶Hadoop基础:1.分布式储存基石:HDFS?2.分布式计算基础:MapReduce?3.Hadoop集群资源管家:YARN?二丶离线数据处理1.离线日志收集利器:Flume?2.离线批处理必备工具:Hive?3.速度更快的Hive:Impala?4.更快更强更好用的MR:Spark?三丶实时数据处理1.流数据集成神器:kafka?2.实时计算引擎:spark streaming?3.海量数据高速存取数据库:HBase?四丶ETL与环境相关1.ELT神器:Sqooq,Kettle?2.任务调度双量:Oozie,Azkaaban?Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark 等等专业知识点,是大数据项目中都会使用到的。如果要完整的学习大数据的话,这些知识点都是必不可少的! 了解了大数据的入门所必须的基础知识点,不用多说,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也能加强记忆,在今后的运用中,也可以更快的上手,对于相关知识该怎么用也有了经验。下面我给大家介绍一些现在市场上比较流行的八大项目实战????????
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  • 用了这么多年MySql,这些好习惯你用过哪些

    一:新建表和字段建议:1.所有数据表和字段要有清晰的注释,字段说明  说明:不管是创建者还是其他开发或者后续维护者都能清楚知道数据表和字段定义的含义 2.表名、字段名使用小写字母或数字,禁止出现数字开头  说明:MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写,为了避免出现不必要的麻烦,统一使用小写 3.每个列都设置为not null(如果列为BLOBTEXT类型的,则这个列不能设置为NOT NULL),且定义默认值  说明:3.1:NOT IN、!= 等负向条件查询在有 NULL 值的情况下返回非空行的结果集  3.2:使用 concat 函数拼接时,首先要对各个字段进行非 NULL 判断,否则只要任何一个字段为空都会造成拼接的结果为 NULL  3.3:当用count函数进行统计时,NULL 列不会计入统计  3.4:因为NULL的列使得索引,索引统计和值比较都更复杂,可为NULL的列会使用更多的存储空间,在mysql里也需要特殊处理,当可为NULL的列被索引时,每个索引记录需要一个额外的字节,如果计划在列上建索引,应该避免将列设计为NULL。 4.每个表有自增列id且为主键,使用无符号类型unsigned,不作业务逻辑使用  说明:4.1:避免存储负值,且扩大了表示范围  4.2:如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置,此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销,同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面 5.表达是否概念的列,使用is_xxx的方式命名,数据类型使用unsigned tinyint(1表示是,0表示否)  例如:is_valid,1.表示有效 0.表示无效 6.禁止使用mysql保留字,例如desc,range,match,action,add,alter,all..等等  更多保留字可以参考mysql官方文档说明:https:dev.mysql.comdocrefman5.7enkeywords.html 7.varchar是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过5000,如果存储长度大于此值,定义字段类型为text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索引效率 8.单表行数 超过500万行或者表单容量超过2GB,才推荐进行分库分表 9.命令规范:主键索引名以pk_字段名;唯一索引名uk_字段名;普通索引名idx_字段名;临时表则以tmp为前缀 10.小数类型为decimal,禁止使用float和double  说明:float和double的存储的时候,存在精度损失的问题,很可能在值的比较时,得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过decimal的范围,建议将数据拆成整数和小数分开存储 11.字段允许适当冗余,以提高查询性能,冗余字段应遵循:1)不是频繁修改的字段。2)不是varchar超长字段,更不能是text字段。 12.InnoDB和MyISAM存储引擎表,索引类型选择BTREE;MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。 13.在建立索引时,多考虑建立联合索引,并把区分度最高的字段放在最前面,这样可以更高效检索数据 14.合适的字符存储长度,不但节约数据库表空间、节约索引存储,更重要的是提升检索速度对象年龄区间类型字节表示范围人150之内unsigned tinyint1无符号:0-255龟数百岁unsigned smallint2无符号:0-65535恐龙化石数千年unsigned int4无符号:0-42.9亿太阳约50亿年unsigned bigint8无符号:0-约10的19次方 二:增删改查好习惯1.SELECT语句指定具体字段名称,禁止写成*,select *会将不该读的数据也从MySQL里读出来,造成不必要的带宽压力 2.分页查询,当limit起点较高时,可先用过滤条件进行过滤。如select f1,f2,f3 from table1 limit 20000,20;优化为: select f1,f2,f3 from table1 where id>20000 limit 20 3.where条件里等号左右字段类型一致,否则无法利用索引 4.在多表join中,尽量选取结果集较小的表作为驱动表,来join其他表 5.插入列列表与值列表个数相同,上面二者的个数需要相同,如果没有指定列列表,则值列表长度要与表列数相同。 6.更新删除影响行数不要太大,如果太大,进行细粒度拆分 7.更新,删除语句记得随手写好where条件(你想删库吗?哈哈) 欢迎大家补充,一起建立更优雅的数据规范
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  • MYSQL show engine innodb status 这么多年,你真的都懂?

    Show engine innodb status 这个命令估计搞MYSQL的听见这个,第一个反应就是烂大街了。这个命令不会你就快回家吧? OK 那show engine innodb status 展示了多少信息,这些信息对系统的状态的展示你有什么见解? 什么值能证明什么? 说到这里,估计快回家的就不少了。作为一个不想回家的人,我这边的赶紧捋一捋这个 ,烂大街的命令。1 show engine innodb status 到底展示了多少信息 background thread semaphores Latest detected Deadlock transactions file io insert buffer and adaptive hash index log buffer pool and memory individual buffer pool info Row operations本着学习一个东西,的深入的态度,一般的带着问题来学习问题 1 当看到下面的信息后,第一个反应应该是什么这条 show engine innodb stauts 是无用的信息,为什么? 因为统计一个信息是需要一部分数据来进行计算和统计的,而 last 0 seconds 说明这样的操作数据不是有效的。这样的情况多见于,操作人员不停的执行命令造成的。下面的信息是从信号量来说的 这里面涉及了数据库与系统交互的一些信息,例如如果看到 os waits 比较大的情况,并且一直在增长的情况,说明 latch 锁征用的情况比较严重.latch 锁是内存锁,是在一个小型的内存中保护list 的锁的内存结构。其中他有几个特点 1 不进行排队的操作 2 一个thread 要获得一个latch,则如果这个latch 被占用则空转CPU 来等待这个锁的释放,如果释放后在下一次空转后,如果能获得latch 则进行下一步操作,如果不能则继续自旋。os waits ,到底目前自旋了多少次。从这个角度可以看到的信息或推测的信息,是否有异常的SQL 造成latch 加重的情况。下面的transactions 中,是根据当前的数据库的当前值和历史值来判断当前数据库的 purge 状态 以及 undo 等状态是否有异常。另外例如 history list lenght 中显示的UNDO 中未清理的事务数。同时他也显示的相关事务的连接的信息,如果连接太多,他可能会清除部分的信息,显示部分的最近的信息。显示文件IO辅助线程的状态——插入缓冲区线程、日志线程、读线程和写线程。它们分别负责插入缓冲区合并、异步日志刷新、预读和脏缓冲区的刷新。这一片最主要的信息显示读取请求的平均大小。对于随机IO,这些应该是16K页大小,对于全表扫描或索引扫描提前读取,可以执行这些操作,这可以显著增加平均读取大小,通过avg bytesread fsyncss 等你可以了解到目前的系统的状态,以及数据库与系统之间的交互情况。显示插入缓冲区和自适应哈希状态。第一行显示插入缓冲区的状态——段大小和空闲列表,以及是否有插入缓冲区的记录。接下来,它将显示在插入缓冲区中执行了多少插入、合并了多少recs以及合并了多少次。合并数与插入数之比在很大程度上是插入缓冲区效率。其实插入缓存(现在应该叫change buffer),的使用率越高,则越正你添加change buffer 的必要性。change buffer 可以有效利用buffer 将一些与IO可能频繁交互的操作,在buffer 中进行。上面这一段是比较重要的信息 ,LOG 信息。 其中通过 log sequence number log flushed up to pages fulushed up to last checkpoint at 等四个参数的信息对比就可以了解到目前系统可能存在的瓶颈或可能的问题。例如如果未刷新的日志的数量已经占整体的数量的 20% - 30% 以上,你就要考虑你的innodb_log_buffer_size 到底是否需要调整。从这些信息看,可以了解到总的innodb buffer pool 获得的内存有多少,字典信息的buffer 多少, 以及到底目前innodb buffer pool 中使用了多少内存,以及一个重要的师表buffer hit (其他的数据库也有这样的信息,体现到底目前的内存状态)最后的 row operations 展示了,一些关键的系统信息,例如从系统启动到现在到底插入了多少行 ,更新了多少行,等 并且以每秒的形式来显示,这些都是可以通过信息提取到监控系统中的。有的时候知识可能需要一遍遍的进行刷新,每一次的刷新都如果都能获得新的启发或建立更多的关联性,那刷新的时间必然是没有浪费的。 ?
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  • 喊了这么多年,手机为什么还没被“赶”出汽车?

    文 | 魏启扬手机与车机,到底是朋友还是冤家?一面是时任阿里巴巴集团技术委员会主席王坚在2017年第十届TC大会上对手机互联方案的驳斥:“乘客进了汽车还用手机,这是汽车人的耻辱。”一面是以苹果、谷歌、百度、华为等为代表的科技巨头分别推出CarPlay、Android Auto、Carlife、HiCar等系统,想方设法为手机和车机搭建联通的桥梁,再联系到不久前小米4亿人民币战略投资国内最大的第三方车联网公司博泰,车机系统对于手机不断开拓入口的行为似乎并不排斥。现在问题来了,在未来的智能汽车中,手机与车机到底应该是一种怎样的关系,这两者能共存吗?01明明是“备胎”,手机互联方案声量为何压过车机?陈述(化名)去年年底新买了一台奥迪A4L,提车之前满怀欣喜,憧憬着新一代车机系统会带来不一样的用车体验,然而奥迪大名鼎鼎的MMI车机系统让陈述失望了。“功能菜单很复杂,如果要调用一个不常用功能,得在车里摸索好久才能找到。”习惯了手机触按交互的陈述对奥迪的这套依然采用机械按键交互逻辑的MMI车机系统极不适应,更为关键的是,系统内置的导航功能实在太弱,无论是语音导航的准确性还是路线规划的合理性与高德地图、百度地图这些专业应用根本不是一个层级。宝马X5车主伍铃(化名)也有同样的烦恼,虽然宝马引以为傲的iDrive车机系统已经升级到第七代了,但伍铃还是表示iDrive的语音交互“就像和一个智障对话,十句能听懂一半就已经非常不错了” 。iDrive的内置导航同样不好用,“设置一个目的地居然还有门牌号码的选项。”不得以之下,陈述和伍铃放弃了体现品牌尊贵的“原装系统”,投入到Carlife的怀抱。事实上,像陈述和伍铃这样的车主不在少数,在他们看来,虽然Carplay、Carlife这样的手机映射方案也存在诸如体验割裂、操作交互反人类等缺陷,但矮子里面挑将军,依然比很多品牌自带的车机系统要好用很多。一个不容忽视的细节,由Carplay和Carlife的底层逻辑可知,用户通过数据线或蓝牙将手机与车机连接,在车机大屏上享受手机导航及相关娱乐应用,这种方案看似解决了用户在驾驶场景下车机联网的需求,但本质上至少将手机上的内容映射到车机上,联网终端依然是手机,而不是车机自身。因而以Carplay和Carlife为代表的车联网解决方案只能与汽车进行应用层的映射交互,无法为车联网提供层次更深的数据交互,说的更直白一些,只是实现车联网过程中的一个过渡“备胎”,并不会成为未来主流。可当前的现实是,除了Carplay和Carlife的地位一直保持稳固之外,华为和小米这两大巨头还在继续加码手机映射方案。前者发布HiCar系统,宣布今年的合作车型将超过120款;后者注资4亿,入股国内最大的第三方车联网公司博泰,希望通过手机连上汽车,以完成其“万物智联”的宏伟梦想。明明是“备胎”,手机互联方案为何还压过了车机呢?我们先来看一组数据。根据华为的预测,到今年中国车联网连接数量将达到6000万规模;来自前瞻产业研究院的数据显示,到2025年,中国车联网渗透率或提升至77%左右的水平,市场规模有望达到接近万亿级别。这就很好理解了,一方面是市场有大量的空白可填补,另一方面如上文提到的,车机系统在功能和体验上的不足,给了手机互联方案极大的生长空间。如果从更深层次的角度解读,即车机为提升用户体验和建设车联网生态有内生需求,毕竟在手机互联方案的背后,是手机厂商千锤百炼下建立起的成熟生态,特别是进入手机互联方案的应用都是经过手机厂商的层层筛选和把关,在功能体验和满足驾驶场景的安全要求之间有可靠的保障。在手机厂商的角度,将手机生态扩张到手机之外,将获得更大的想象空间。小米官方曾公布过这样一组数据,去掉手机和电脑,小米已经连接了2.35亿台设备,其中包括手环、手表、智能音箱、智能插座……唯独不包括汽车。谁都知道,汽车在物联网时代的地位有多重要,因而在投资博泰时,雷军有过这样的评述:“汽车是未来科技的重要一环,汽车也是未来人们生活中最重要的智能终端。”以此进行反推,手机厂商借助手机互联方案上车的心愿同样迫切。02软件定义汽车,过渡方案能否转正?在软件定义汽车的趋势背景下,手机互联方案实际上也很焦虑,由于缺乏深层数据交互的能力,像Carplay和Carlife这样的应用显然无法定义未来的汽车,因而HiCar不止于投屏,还做了一些与汽车进行更深层次的融合,比如能够调用车速、方向盘转角、档位模式、汽车环境光传感器在内的车身数据以及空调、车窗、喇叭等车身控制部件。在今年4月份的春季新品发布会,华为现场演示了HiCar的实操画面,HiCar不仅可以调用车内摄像头进行视频通话,还可以实现一些更高级的功能,如疲劳驾驶安全提示、前碰撞预警等。在华为的理解中,HiCar基于鸿蒙系统,是鸿蒙系统的一个功能模块,而鸿蒙系统的最终目标是像乐高积木一样,把任意硬件模块可以自由组合,这样不仅在手机和车机之间建立管道,同时也将手机的应用和服务延展到汽车,让汽车和手机、其他IOT设备之间实现通联。这也给车联网和手机互联方案带来了新的思考,随着汽车架构的调整,以及5G带来的技术升级,汽车与手机双终端、双生态能否融合共生呢?事实上,经过多次迭代升级之后,百度的小度车载OS与Carlife之间的关联越来越紧密,博泰的“擎Mobile”与HiCar一样,看似是一个手机映射方案,但实际上还留有很多与其他智能设备连接的入口,只待条件成熟就可一一开放。比如现在的小度车载OS虽然仍是一个产品,但却被包裹在最新升级的小度车载2020里面,而小度车载2020从宏观层面来看,为一套开放的生态系统,小度车载OS只是其中的一个分支,另外还包括智能座舱、Carlife和后装的软硬一体设备度小镜。值得一提的是,度小镜内置了小度语音助手以及ADAS预警系统,还定制了车规级HMI界面,通过Carlife连接车机,可以在车机界面使用度小镜的所有功能。看似不可能“共享”的屏幕,通过一次连接就能产生应用的联动。在双终端并重、双生态共融的未来,车机和手机或将回到原始的起点,即车机只做车机该做的,手机也不再做加法。以场景为核心、以数据为导向,车机生态既可涵盖手机生态,也可成为手机生态的组成部分。此时,软件定义汽车的标志将在两个方面呈现,一个是在系统层面出现完全适用于驾车场景的交互方式,一个是在应用层面出现原生于车载系统的杀手级产品。前者改变汽车的形态,成为传统汽车和智能汽车分界的标致;后者培养用户的使用习惯,增加智能汽车的用户基础。前者搭建的是智能汽车生态的基础;后者为智能汽车生态注入源源不断的活力。在这方面,车机系统具有极大的想象空间,手机互联同样也大有可为。需要提醒的是,由软件主导和定义的智能汽车将以极快的速度升级迭代,普遍认为创新者的领先最多只有几个月,然后就会被同行“借鉴”,迅速完成全行业的普及。这也意味着无论是苹果、百度这样的科技企业,还是借助手机上车的华为、小米都不可掉以轻心,只要是还在路上,就得全力以赴,毕竟在智能汽车这条路上,离出局是按月计时的。
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  • 写了这么多年的python,tuple竟然是可变的?

    1根据Python对数据类型的定义:objects are Pythons abstraction for data, and all data in a Python program is represented by objects or by relations between objects。Python中一切皆对象,包括整数,浮点数和布尔值。在Java中,这些是“primitive数据类型”,并被视为与“objects”分开。在Python中并非如此。Python中的每个值都是一个对象,所以不仅datetime.datetime(2018, 6, 3, 19, 38, 54, 798338)datetime对象是一个对象,而且整数69是一个对象,布尔True是一个对象。所有的Python对象都有三件事:一个值,一个类型和一个身份。这有点令人困惑,因为我们经常随便说,例如“值69”。>>> spam = 69>>> spam69>>> type(spam) >>> id(spam)4307168128该变量spam指的是具有值69,类型int和id为4307168128。id是一个唯一的整数,在创建对象时创建,并且永远不会改变对象的生命周期。对象的类型也不能改变。只有对象的值可能会改变。让我们尝试通过在交互式shell中输入以下内容来更改对象的值:>>> spam = 69>>> spam = 666可能有的同学就会认为已经将对象的值从69改变为666,然而并没有。我们所做的都是将spam指向1个新的对象。>>> spam = 69>>> id(spam)4307168128>>> spam = 666>>> id(spam)4325801680整数(浮点数,布尔值,字符串,字节)是不可变的。另外,列表(字典,集合,数组和字节数组)是可变的。这可能会导致一个常见的Python陷阱:>>> spam = >>> papapa = spam>>> spam>>> papapa>>> spam.append(girl)>>> spam>>> papapa究其原因就是papapa和spam同时指向了同一个对象。来看papapa = spam这行。创建了引用的副本,而不是对象。2 关于Python is 和 == 的区别,以后我会单独拿出来说一下的。这里我们先来看几个例子:>>> id(spam) == id(papapa)True>>> spam is papapaTrue>>> spam == papapaTrue>>> fxxk = >>> spam == fxxkTrue>>> id(fxxk)4325976648>>> spam is fxxkFalse>>> id(spam)4325974216 2个不同的变量,他们可以共享同一个值,但是永远无法共享同一个对象。 3 好了,现在有了上面这些做铺垫,我们终于可以展开tuple到底是mutable or immutable了。从某种意义上说,元组是不可变的,因为元组中的对象不能被删除或被新对象所替代。就像spam=69;spam=666不改变spam=69中的对象一样; 它用一个全新的对象代替它,666。>>> spam = ]>>> spam = (miracle, young, )>>> id(spam), id(spam), id(spam)(4325825872, 4327743416, 4326146632) 相同的对象将始终存在于这个元组中,并且它们将始终具有相同顺序的相同身份:4325825872和4327743416. 因为元组是不可变的。然而在另一种意义上,元组是可变的,因为它们的值可以被改变。>>> fxxk = (miracle, young, )>>> spam == fxxkTrue>>> spam is fxxkFalse>>> spam.append(man)>>> spam == fxxkFalse在这个例子中,元组称为通过spam和fxxk具有相等的值(根据==),但是是不同的对象(根据is)。接着我们改变了spam的值,因为spam不再等于fxxk,而我们也没有改变fxxk的值。所以元组又是可变的。 如果你对今天的内容还感兴趣的话,何不点个赞再走呢?如果感兴趣到想赞赏我,就不要犹豫啦~
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  • 这么多年,其实我们都还没完全弄懂互联网

    一名在互联网行业摸爬滚打多年的猎头给出回答。相同的年纪、经验之下,“码农”们的收入不逊于任何一个行业。码农,是这群人自嘲式的称呼。他们还有其他称呼,比如程序员、软件工程师,等等。“谈到农村互联网,也许有人会说中国农村的基数虽然很大,但是消费力没城市这么大。”大数据很“大”,要能将这么多数据“搬得动”,就必须对大数据系统及数据库有所了解,这就需要计算机学知识;但光运输大数据还不够,还要能对大数据进行分析处理、提取出有用信息,这就需要统计学知识。
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  • 标准直播

    标准直播LVB依托腾讯多年的音视频技术平台,以及全球海量加速节点和领先的音视频 AI 技术,为开发者提供专业、稳定的直播推流、转码、分发及播放服务,全面满足低延迟、超高画质、大并发访问量的要求,适用于教育
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  • 高级威胁检测系统

    腾讯云高级威胁检测系统(Network Traffic Analysis System,NTA)通过镜像方式采集企业网络边界流量,结合腾讯多年积累的海量安全数据,运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁
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  • 大数据处理套件

    腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。
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  • 腾讯企业邮

    腾讯企业邮(Tencent Exmail)是腾讯基于多年海量用户邮件系统研发和运营经验,为企业量身订造的一套办公用邮箱系统。
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  • 云顾问

    结合腾讯云多年服务客户沉淀的最佳实践,一键完成云资源的巡检操作,根据业务实际使用情况,在线提供资源优化建议,高效提升业务连续性。
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