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记录 git 一个很奇怪的错误，以及最近心态调整

git 一个很奇怪的错误 ACMOI_Journey on  master [⇡] via ?...failure) error: failed to push some refs to 'github.com:PiperLiu/ACMOI_Journey.git' 刚才进行了很多次提交，遇到了如上很奇怪的错误...remote rejected 很常见，哪里『奇怪』呢？ 以往， git 都会跟我们讲为什么 reject ，其中大多以 hint: 的形式输出，提示我们比如本地与远程不同步等问题。...好处是三个任务对接的领导为人都很好，也不是很 push 。...有时候（比如刚才）确实心情陷入烦躁，诸多因素混合在一起： 学习计划没有如期进行，心里着急 很神奇的 bug ，比如 git 那个 由于机器性能引起的问题，我束手无策 值得一提的是，除了我自己，没人知道我的烦躁

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奇怪的 Python 整数缓存机制。

首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容： >>> a = 1024 >>> b = 1024 >>> a is b False 当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b...为 False，那这里我有一个问题：当 a 和 b 的值皆为 6 的时候，a is b 的输出结果是什么呢？...为什么待会告诉你，因为我想先讲一个更好玩的东西：is。 is 叫同一运算符，它用来比较两个对象的存储单元，实际比较的是对象的地址，来判断两个是不是引用同一个对象。...在内存中，id 的这一串 xxxxx 的数字其实是给了 a，is 去比较的时候其实是比较这个 id 是不是同一个。...其实这就是 Python 中的「整数缓存机制」在作怪！ 在 Python 中，它会对比较小的整数对象进行缓存（[-5, 256]），而并非是所有的整数对象。

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Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 很多初学者在数据的选取，修改和切片时经常面临一些困惑。...这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情，方法选择不当，可能导致一些意想不到的错误。...Pandas切片 Pandas数据访问方式包括：df[] ,.at,.iat,.loc,.iloc（之前有ix方法，pandas1.0之后已被移除） df[] ：直接索引 at/iat：通过标签或行号获取某个数值的具体位置...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?...pandas提供了copy()方法，当我们将命令更新为以下所示的命令时： z = df['y'].copy() 我们将在内存中创建一个具有其自己地址的全新对象，并且对“z”进行的任何更新df都将不受影响

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发现一个很奇怪的现象，MyBaits 的 insert方法一直返回-2147482646

前几天在做项目demo的时候，发现有一个很奇怪的现象，就是MyBatis发现更新和插入返回值一直为"-2147482646"，无论怎么改，这个值一直不变...... 这么一改果然好使，但是为啥会返回这个奇怪的数字呢...千呼万唤始出来，这个奇怪的数字原来在这里出来的，其中可以看到它是固定返回的，没有任何判断逻辑...这样就证明了一点，只要你的insert方法在配置文件中配置的是batch，那么它肯定返回这个值！...总结 本篇博客记录了一次源码追踪的过程，从而解释了为什么配置BATCH返回的是这个数字的原因，在实际的编程中，可能会遇到很多奇怪的问题，这时候就要敢于翻源码，答案一定在源码中，才能从根本上知道产生问题的原因...Java是目前应用非常广泛的软件开发平台，学习针对Java程序的优化方法有重要的现实意义。

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Python 为什么会有个奇怪的“...”对象？

它是中文标点符号的半个省略号，也即由英文的 3 个点组成。如果你是第一次看到，很可能会觉得奇怪：这玩意是怎么回事？PS：如果你知道它，仔细看过本文后，你同样可能会觉得奇怪！...但我本人还是倾向于使用 pass，不知道你是怎么想的呢？ 2、奇怪的 Ellipsis 和 ... ......虽然官方说它们是同一个对象的两种写法，而且说成是单例的（singleton），但我还发现一个非常奇怪的现象，与文档的描述是冲突的： ? 如你所见，赋值给 ......有人觉得这样很 cute，这种想法获得了 Python 之父 Guido 的支持 ： ?...是 Python 3 中的一个内置常量，它是一个单例对象，虽然是 Python 2 中就有的 Ellipsis 的别称，但它的性质已经跟旧对象分道扬镳 ...

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python中奇奇怪怪的注释方式

注释是给你看的，而不是让计算机运行的程序。注释是程序文档的一部分，但是运行时会忽略掉它们。...---- 第一种——# 单行注释 在程序（或者其他任何东西）前面加一个“#“即可把它变成注释 #print(123） 这虽然是一个print函数，但是程序并不会运行它，因为它的前面加了“#”，解释器会自动忽略它们...行末注释 print(123）#这是一个输出123的程序 注：在“#”后的程序皆会被理解为注释（本行） 多行注释 #123 #234 #234444 在任何一行程序前加上“#”都会变为注释（下面会介绍更简单的方法...#”都会变为注释（下面会介绍更简单的方法） ---- """ 这是一个字符串，但是毫无作用，所以也可以看做一个注释（尽管严格意义上来讲并不是） """11 11 11 11 1""" 注：他是可以跨行的

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Python的兼容性很无助

今天下午要发布一个版本运维平台的版本，对于线上版本的使用思路是这样的。 线上版本的数据库变更都是通过SQL语句，即线上环境的数据是最准确，最完整的，同时线上环境不做开发环境的配置。...测试环境的代码是最新的，代码层面我们内部使用了GitLab来做版本控制，在这个基础上开了分支来适配不同的需求。线上环境不做开发环境的调试和配置，只做发布。...今天发布的时候，整个过程看起来还顺利，但是启动的时候却抛出了错误，提示是ansible的模块支持有问题。 直觉的思路就是使用pip来检查，但是发现pip不可用了。最开始以为是pip导致的。...紧接着调试，发现没有效果，这是一个要发布的环境出现这样的问题，看起来问题还是比较严重了。问题的难点就在于，目前还无法定位问题的原因。...python -m pip install pip==9.0.1 但是问题还是没有解决，又找另外的同事继续分析，最后发现原来是一个ansible的版本冲突导致，这台服务器还有另外一个业务的同学在使用，他使用的是

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Python｜Pandas的常用操作

本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Pandas的主要特点 基于Numpy创建，继承了Numpy中优秀的特点； 能够直接读取结构化数据进行操作； 以类似于表格的形式呈现数据，便于观察； 提供了大量的数理统计方法。...Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...02 数据的创建 # 创建Series import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, 7, np.nan]) print

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Python Pandas 的使用——Series

参考链接： 访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series   Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装  官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。  pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series  使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法  import pandas as pd    2.1 Series...的创建  Series定义    Series像是一个Python的dict类型，因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型，因为它也可以通过series_name[index...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序   如果python版本 < 3.6 或者 Pandas

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基于 Python 和 Pandas 的

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....另一个好消息, 你可以很容易地载入/输出 xls 或者 xlsx 格式的文件. 所以即使你的老板还是习惯以往的格式, 你也可以轻松应对....如果你是初次接触 Python 语言, 没有关系, 我相信你一样可以继续下面的课程, 而且这个教程甚至可以作为你 Python 的一个初步入门教程....如果你还没有安装 Python, 直接去官网https://www.python.org/下载一个最新版本, 并安装. 这里我先假设你已经安装了 Python....以上就是对 Pandas 一个简单快速的介绍. 在这个整个系列教程中, 我将会带到更多的Pandas 的基础知识, 还有一些对 dataframe 的操作.

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Win 10 中使用 Python 碰到的奇怪现象

作者：流光飞舞 来源： https://shuhari.dev/blog/2019/11/win10-store-python 最近在使用 Python 的时候发生了很奇怪的现象：从命令行执行...如果从在资源管理器打开上述目录的话，会看到这里只有孤零零的几个 .exe 文件，且图标也不正常，并不是一个真正的、完整的 Python 运行环境。 ?...而上面看到的 python.exe 是一个“假的” Python，它的唯一作用在于当系统没有找到 Python 的时候，自动跳转到微软商店去让我们下载。...这样会打开设置的“应用程序别名”界面。这里我们会看到系统认为 python.exe 和 python3.exe 都只是安装程序的别称，不过我们也可以选择把它们关闭。...按照 Windows 系统的规则，PATH 环境变量是系统设置先于用户设置，所以如果安装了标准版 Python 的话，系统应该首先找到的是它，而不是应用商店版的 Python。

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Python Pandas库的学习（二）

今天我们继续讲下Python中一款数据分析很好的库。...Pandas的学习 接着上回讲到的，如果有人听不懂，麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习（一） 如果我们在数据中，想去3，4，5这几行数据，那么我们怎么取呢？ food.loc[3:6] ?...可以看到，这种取法跟Python中，切片操作一样。 如果我想去单独某几条数据，只需要传入index值即可 food.loc[[2,5,10]] ?  ...再比如说，我们想进行一些加减乘除的操作。 我想把单位为mg的数据，转换成g的数据，这里的做法，就跟Numpy是类似的。 ...后面打印的 是37个属性值，也就是我们将新的属性值，放入到原来的数据值中了！前提是，其中的维度要对应上才可以。

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（六）Python：Pandas中的DataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...，可以改变原来的数据，代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong...，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用，具体代码如下所示

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工具 | 很全的 Python 面试题

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个例子： 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。 这里记住的是类型是属于对象的，而不是变量。...自省 这个也是python彪悍的特性....装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。...答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。.... 3 装饰器版本 4 import方法 作为python的模块是天然的单例模式 17 Python中的作用域 Python 中，一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定的。

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