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。
整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展： s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字，为真返回 True，否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符，为真返回 True，否则返回 False常用操作符：x%y 求x除以y的余数； x//y 地板除取小的整数（3//2==1）； abs(x)绝对值； dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方； complex(re,im)复数（实部，虚部）； a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级：幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符（not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ；(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
在python中，数据采用了对象的形式(无论是python内置对象还是使用python工具和像C语言自行创建的对象)。
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
我们都知道，任何数据到了计算机中都只可能是二进制，浮点数也没有例外，正因为如此，有些浮点数在存储过程中会产生精度丢失，比如 0.2。那么有没有什么方式来阻止浮点数的精度丢失，其实很简单，自己实现一个浮点数的类然后定义各种方法不就行了吗？这确实可行，但是就没有别人帮我实现好吗？其实早就有了，它就是模块 decimal。
#标识符，以字母或下划线开头，不与关键字重复 #不使用系统内置标识符、函数名、异常名 #不使用开头和结尾都是下划线作为自定义标识符名 #以免与系统定义的特殊方法或变量冲突 #当循环不影响实际变量的时候，可以在for..in中使用单个_ for _ in (0, 1, 2, 3, 4, 5): print("Hello") #关键字列表 and continue except global lambda pass
https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54845908
中国 1395327738.08 time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=3, tm_mday=20, tm_hour=15, tm_min=2, tm_sec=18, tm_wday=3, tm_yday=79, tm_isdst=0) Thu Mar 20 15:02:18 2014 time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=3, tm_mday=20, tm_hour=23, tm_min=2, tm_sec=18, tm_wday=3, tm_yday=79, tm_isdst=0) 20140320 23:02:18+中国标准时间 0 1 2014-03-20 23:02:19.084000 2014-03-20 23:02:19.084000 2015.03.20 -365 days, 0:00:00 2.33333333458 2.333333334578899798117390673724003136157989501953125 2.3333333345789 0.142857 today 2014-03-20 yestoday 2014-03-19 tomorrow 2014-03-21
返回 x 的阶乘，如果 x 不是整数或为负数时则将引发 ValueError。看下示例：
前面诸节所用到的整数、浮点数、分数，均是“十进制”的数，这符合数学和日常生产生活的多数习惯。而计算机则不然，它使用的是二进制（参阅第1章1.2节）。从数学角度看，用于实现记数方式的进位制除了十进制、二进制之外，还有八进制、十六进制、六十进制等。同一个数字，可以用不同的进位制表示。在数学和计算机原理的资料中，会找到如何用手工的方式实现各种进位制之间的转换——这些内容不在本书范畴，此处重点介绍使用 Python 内置函数实现进制转换，并由此观察一个貌似“ bug ”的现象。
在Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数据类型（整数和浮点数。），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式。
id()函数，是python内置函数，查看每一个对象的地址。 >>> help(id); Help on built-in function id in module builtins: id(...) id(object) -> integer Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (Hint:
大多数情况下，我们会使用 round 来保留小数，但这并不符合我们在数学知识里的规则。
我们要开始聊代码实现逻辑了，如果不记得之前讲的目录结构，请回去翻看前文。聊代码实现的第一步自然从程序入口开始，核心就两个函数：init() 和 main()，其代码如下：
基本操作 <1> all(): 查询所有结果 <2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 <3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。 <4> exclude(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象 <5> values(*field): 返回一个ValueQu
经由测试，print()花费时间大约是1e-6s,decimal运行花费的时间大约是int的三倍。
一般操作 https://docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/models/querysets/ 官网文档 常用的操作 <1> all(): 查询所有结果 <2> filter(**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象 <3> get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。 <4> e
此时可以通过导入decimal模块来解决这个问题。首先来介绍一下decimal模块：
本小节是该系列文章的最后一篇了，将讲解剩下的一些东西，包括交易委托账本中订单队列的实现逻辑、更多订单类型的实现逻辑。另外，不少朋友在问，完结后所有代码是否会开源放上 Github？我只能说，长期大概率会开源，但短期内还没打算开源。
序言 毫无疑问，函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时，我们将真实世界里的大问题分解为小问题，然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星，也是对抗代码复杂度的最佳武器。 如同大部分故事都会有结局，绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。 Python 的函数返回方式 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。使用 returnvalue 可以返回单个值，用 ret
最近小李在看吴军博士的《浪潮之巅》一书，下册书中讲到了Google公司的发展故事，作者用了其14个不为人知或被公众忽略的侧面来描述这个传奇的公司。而在对Google公司的介绍中，一张插图引起了我的注意，这张插图是Google在101号高速公路旁打的大幅招聘广告。
毫无疑问，函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时，我们将真实世界里的大问题分解为小问题，然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星，也是对抗代码复杂度的最佳武器。
首先我们先来说整数，我们在数学中学习的123456789等等，就是整数啦~，当然python的整数长度也是不受限制的，换句话说python的的整数有无限大的精度，随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
1、mean() 计算平均值 >>> import statistics >>> statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 5.0 >>> statistics.mean(range(1,10)) 5.0 >>> import fractions >>> x = [(3, 7), (1, 21), (5, 3), (1, 3)] >>> y = [fractions.Fraction(*item) for item in x] >>> y [Fraction(
学习过web开发的人也许都知道，在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
一般操作
对于ForeignKey对象，clear()和remove()方法仅在null=True时存在
花下猫语：敢用“工匠”来给自己的系列文章命名，这样的作者就表明了自己的态度与信心——他真正关心代码的味道，他真正关心弯弯曲曲的纹理，并且会认真剖刻杂余，最后雕出件优雅的作品。
1、海象表达式****1 2、强制位置参数****2 3、增强型f-string****2 4、continue关键字的使用****3 5、as_integer_ratio()方法****3 6、其他新增语法特性****3 （1）添加 \N{name} 转义符在正则表达式 中的支持: 3 （2） 字典反向迭代 4 （3） 函数关键字参数限制 4 （4） yield和return语法增强 4 （5） 组合数据类型语法警告提示 4 （6） 日期时间对象改进 5 （7） Ctrl-C终止程序的改进 5 （8） 数据拷贝增强型语法 5 （9） pow()函数的改进 5 （10） mod()取模的改进 6 （11） 字典推导式的改进 6 （12） 字典数据执行顺序 6
在 Python 很经常做的一件事就是 Python 数据类型和 JSON 数据类型的转换。
decimal 英 /’desɪm(ə)l/ 小数的 quantize 英 /’kwɒntaɪz/ 量化
在洛谷P2181 对角线 问题中，按照高中所学的组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程，这里不多赘述），问题在本文中并不重要。
如果对django model,admin有更多用法，可以去官方看看 https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/models/querysets/#only
一、ORM增加 from django.db import models class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=30, verbose_name="名称") address = models.CharField("地址", max_length=50) city = models.CharField('城市',max_length=60) state_province = model
上一节知识点主要讲到了进制转换，这一块其实属于计算机基础课程。在Python中主要涉及到：
如果想同时得到 商 和 余数 ，可以用 divmod() 这个方法。该方法的返回值是 tuple(x//y, x%y)
返回的是 QuerySet 类型数据，类似于 list，里面放的是满足条件的模型类的对象，可用索引下标取出模型类的对象；
虽然现在只用到了 Redis 一个中间件，但设计个 middleware 包，会方便以后扩展添加其他中间件，如 Kafka 或 RocketMQ 等。
创建名为book的app，在book下的models.py中创建模型：
ORM，是“对象-关系-映射”的简称，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动。
1. 聚合的产生来源于django数据库查询，通常我们使用django查询来完成增删查改，但是有时候需要更复杂的方法才能完成对数据的提取、筛选、更改，所以需要一组对象聚合来完成这种操作。模型举例如下：
各位观众点进标题看文章的时候，我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束，嗯，说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ，返回的结果是什么？ 手边有电脑的同学可以立即在 python 控制台下尝试一下，对浮点数精度不够了解的同学可能会大呼：天啦噜，夭寿啦，怎么会是 False ！ 没错 ，不管是在 Python，还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中，都是 False。 为什么会出现这样的结果？首先我们要了解，在计算机的存储类型为二进制，
前言 Django框架功能齐全自带数据库操作功能，本文主要介绍Django的ORM框架 到目前为止，当我们的程序涉及到数据库相关操作时，我们一般都会这么搞： 创建数据库，设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库，并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 ORM是什么？：(在django中，根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first) ORM：Object Relational Mapping(关系对象映射) 类名对应------》数据库中的表名 类属性
因为我个人大概前五年时间写的是 Java ，中途写过一年多的 Python，所以刚接触到 Go 时的感觉如下图：
orm操作可以使用类实例化，obj.save的方式，也可以使用create()的形式
在Django框架中内部已经提供ORM这样的框架，来实现对象关系映射，方便我们操作数据库。如果想在Flask中也达到这样效果，需要安装一个第三方来支持。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。
https://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6849193.html
django默认使用sqlite的数据库，默认自带sqlite的数据库驱动 , 引擎名称：django.db.backends.sqlite3
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
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