了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
CREATE PROCEDURE语句创建一个方法或查询，该方法或查询将自动作为SQL存储过程公开。 存储过程可以由当前名称空间中的所有进程调用。 存储过程由子类继承。
数据分析师肯定每天都被各种各样的数据数据报表搞得焦头烂额，老板的，运营的、产品的等等。而且大部分报表都是重复性的工作，这篇文章就是帮助大家如何用Python来实现报表的自动发送，解放你的劳动力，可以让你有时间去做更有意思的事情。
最近在很多地方都可以看到Python的身影，尤其在人工智能等科学领域，其丰富的科学计算等方面类库无比强大。很多身边的哥们也提到Python非常的简洁方便，比如用Django搭建一个见得网站只需要半天时间即可，因此也吸引了我不小的兴趣。之前相亲认识过一个姑娘是做绿色环保建筑设计行业的，提过她们的建筑物的建模也是使用Python，虽然被女神给拒绝了，但学习还是势在必行的，加油。 这部分只涉及python比较基础的知识，如复杂的面向对象、多线程、通信等知识会放在之后的深入学习中介绍，因此整个学习过程也将非常的快
文中部分代码会有“代码补完”字样的注释，是留给读者自己补完并在线评测的，相当于小作业，这里就请大家自行脑补吧。（编者注：每个需要补充的部分都给出了提示信息） 01. elo值 elo值就像现在竞技网游里的天梯系统，队伍在每场比赛后会根据表现有所调整，胜增败减，小胜小增，大胜大增。elo值反映了一支队伍在常规赛中的胜场期望，1800的对应期望是获胜67场以上，就是王朝级强队了。具体的天梯分段分布如下： ELO值 匹配战绩 对应队伍描述 1800 67-15 史诗级别 1700 60-22 总冠军争夺者 1
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
2、html和CSS放在页面上部，javascript放在页面下面，因为js加载比HTML和Css加载慢，所以要优先加载html和css,以防页面显示不全，性能差，也影响用户体验差
序列 指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问它们。
python的元组、列表、字典数据类型是很python（there python is a adjective）的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的，所以如果使用好的话，在某些area会有很大的益处。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
Python（蟒蛇）是一种动态解释型的编程语言。Python可以在Windows、UNIX、MAC等多种操作系统上使用，也可以在Java、.NET开发平台上使用。
1、输入：JSON {"a":"aa","b":"bb","c":{"d":"dd","e":"ee"}} 输出：字典 {'a': 'aa', 'b': 'bb', 'd': 'dd', 'e': 'ee'}
Java面试题刚发完，后台又有很多Python程序员问，要不要分享一份Python面试题，所以今天刚好分享这份Python面试题，大部分题目属于巩固基础的Python的题目，希望对你有帮助！
对于Python 列表的 for 循环，他的内部原理：查看下一个元素是否存在，如果存在，则取出，如果不存在，则报异常 StopIteration。（python内部对异常已处理）
很多人学完python在问面试笔试该怎么准备，因此小编总结并精选了近200年的python面试和笔试题，总共分为十个门类100多道python面试题，愿各位小伙伴在寻找工作的同时更加顺利
该文介绍了如何利用Python连接MySQL数据库，并进行了插入数据、查询数据以及关闭数据库连接的操作。
2、找到组ID就可以根据组ID找出这个组下面的所有服务器的ID，这个关系在hosts_groups表里面：
前几天，有一位小伙伴在后台给我留言，说自己有几十个微信群，自己精力有限，没法看过来，想要筛选一些高质量的群，让我是否能帮忙想想办法。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
读者在学习Django的orm开发时，不仅要关注到模型类的建立思想，更要主要将该模型类实践到模块中，并注意观察数据库中数据表的创建以及数据的增删改查。
通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式（命令式编程、函数式编程），熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用字符串方法，适当了解正则表达式，熟练使用Python读写文本文件，适当了解二进制文件操作，了解Python程序的调试方法，了解Python面向对象程序设计模式，掌握使用Python操作SQLite数据库的方法，掌握Python+pandas进行数据处理的基本用法，掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。
Hi，大家好。今天给大家分享一波接口自动化面试题，如果想要获取更多面试题，可以在后台回复“面试顺利”。
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
一个Django模块是内置的功能，Django使用创建表，他们的田地，和各种约束。简而言之，Django Models是与Django一起使用的SQL数据库。SQL（结构化查询语言）很复杂，涉及许多不同的查询，用于创建，删除，更新或与数据库有关的任何其他内容。Django模型简化了任务并将表组织到模型中。通常，每个模型都映射到单个数据库表。 本文围绕如何使用Django模型方便地将数据存储在数据库中展开。此外，我们可以使用Django的管理面板来创建，更新，删除或检索模型的字段以及各种类似的操作。Django模型提供了简单性，一致性，版本控制和高级元数据处理。模型的基础包括–
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法，那么你并不孤单。
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 本篇文章基于 2017 PyCon 大会上的演讲：How to make a good library API。列出对于构建 Python 库 API 有用的建议清单。 简洁性 在 README 文件中写入简单的客户端代码。 例如：Pendulum 的 README 文件就是以简单的用户代码开始的。 减少冗余的代码：数一数从第一行开始到你真正调用 API 函数的行数。 例如： 与 Request 库相比，进行 HTTP 请求时 urll
前文已经讲过无数据库版本操作（csv，json），今天我们要开始讲有数据库版本的操作，首先就是sqlite3。
文章背景： 在实际开发中，经常需要将一组（不只一个）数据存储起来，以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组，可以把多个数据存储到一起，通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组，但是加入了更加强大的列表（list）。下面就对列表的内置方法进行介绍。
- 设置参数位置，将最常用的参数放在前面，将相似的放在一起。例如：JavaScript 的 history.pushState 函数的默认参数顺序是：state, title, URL。然而很多用户仅仅想要将 URL 添加进历史值中，但是实际的情况却迫使他们不得不设置 state 与 title 参数的值。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
就是实现连接一次数据库，就能够执行多条SQL语句，而且这个SQL语句是需要通过调用者将每一次执行的参数传入进来，组合成一条完整的SQL语句再去执行。
框架由Scala语言开发，原生提供4种API，Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。Python不是Spark的“亲儿子”，在支持上要略差一些，但基本上常用的接口都支持。得益于在数据科学中强大的表现，Python语言的粉丝遍布天下，如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花），因此PySpark是本节的主角。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
断言配置提供了4种方式，状态码，正则加字典的方式，jsonpath，数据库字段值的校验。比对方式也提供了多种选择，有等于，不等于，包含，不包含在列表中等等。
callproc(self,procname,args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
1.NGINX正向代理，反向代理，负载均衡 正向代理最大的特点是客户端非常明确要访问的服务器地址；服务器只清楚请求来自哪个代理服务器，而不清楚来自哪个具体的客户端；正向代理模式屏蔽或者隐藏了真实客户端信息。 反向代理，多个客户端给服务器发送的请求，nginx服务器接收到之后，按照一定的规则分发给了后端的业务处理服务器进行处理了。此时~请求的来源是明确的，但是请求具体由哪台服务器处理的并不明确了 反向代理主要用于服务器集群分布式部署的情况下，反向代理隐藏了服务器的信息！ 负载均衡 反向代理中，服务器按照一
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
同时一个存放ip 的列表 ：[‘1.1.1.1′,’2.2.2.2′,’2.2.2.2’]
第1~10题 1、一行代码实现1--100之和 >>> sum(range(1,101)) 5050 >>> 2、如何在一个函数内部修改全局变量 a= 3 def func(): global a a = 4 func() print(a) #4 3、列出5个python标准库 os：提供了不少与操作系统相关联的函数 sys: 通常用于命令行参数 re: 正则匹配 math: 数学运算 datetime:处理日期时间 4、字典如何删除键和合并两个字典 #删除 >>> di
今天分享一下binlog2sql,它是一款比较常用的数据恢复工具，可以通过它从MySQL binlog解析出你要的SQL，并根据不同选项，可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等。主要用途如下：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
