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说说Python索引?

公众号新增加了一个栏目,就是每天给大家解答一道Python常见的面试题,反每天不贪多,一天一题,好合适,只希望这个面试栏目,给那些在准备面试的同学,提供一点点帮助! 废话不多说,开始今天的题目:问:说说Python索引?答:Python中的序列索引可以是也可以是索引代表从前往后索引,默认从0开始;索引代表从后往前索引,默认从-1开始;如果是索引,0是序列中的第一个索引,1是第二个索引。如果是索引,-1是最后一个索引,-2是倒数第二个索引。 下面用个简单的代码给大家看一下索引,这个简单:lis=print(lis)print(lis)print(lis)print(lis)print(lis) #输出结果1234IndexError: list index out of range再来用个简单的代码给大家看一下索引:lis=print(lis)print(lis)print(lis)print(lis)print(lis) #输出结果4321IndexError

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python判断数方式

=0):if(a 0):print 这是数if(a < 0 ):print 这是数else:print the number is equal to 0补充知识:判断一个数值是否为数、数、零、整数最近在看阮一峰老师的 falseNumber.isInteger(25); falseNumber.isInteger(25.222); falseNumber.isInteger(foo); false用Es5来判断是否为数也很简单 Number.isInteger){ return typeof n === number && n % 1 === 0; } return Number.isInteger(n);}二、判断一个数是否为数 、数、或者零—-Math.sign()返回5种值: +1   数 -1   数 0   0 -0   -0 NaN  其他值 console.log(Math.sign(-5)); -1console.log 1 : -1;}以上这篇python判断数方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    运算溢出,

    运算溢出这个问题在 Java 面试中时长被问到,但是面试官不会直接问你运算溢出,而是通过编程题的形式进行考察,我们先来看一下面这道面试题:

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    PAT 1037 Magic Coupon (25分) 贪心+排序+

    先看题目:给出NC个优惠券,每个优惠券面额可;给出NP个产品价格,也是可一个优惠券只能用在一个产品上,不能重复使用面额为N的优惠券用在价格为P的产品上,能获得 N * P 的回扣;所以当N> sort(coupons, coupons + NC); 产品从低到高排序 sort(products, products + NP); int ans = 0,i = 0, j = 0; 最小的数优惠券 ,用于最小的数价格产品,获得最大的数回馈 while (i < NC && j < NP && coupons < 0 && products < 0) { ans += coupons * products ; ++i;++j; } 最大数优惠券,用于最大的数价格产品,获得最大的数回馈 i = NC - 1, j = NP - 1; while (i >= 0 && j >= 0 && coupons > 0 && products > 0) { ans += coupons * products; --i;--j; } 一情况不考虑 cout

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    判断数个数

    #includeint main(){ float c; int z = 0,f=0, n = 0, i = 0;z为数,f为数,n为要输入的数,i控制最长多少 printf_s(输入数据:); while (i 0) z++; else f++; } printf_s(数有%d个,数有%d个, z, f);}有问题留言

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    ggplot2|发散性“”图

    前面介绍了一些ggplot绘图,ggplot2|从0开始绘制直方图,ggplot2|从0开始绘制箱线图,ggplot2|从0开始绘制折线图,这次介绍一下当数据为发散性值的时候,几种比较合适的展示方式

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    载均衡 | 、反向代理

    一句话说情载均衡释义:载均衡就是把请求均匀的分发给后台的不同服务器上。实现:硬件(F5 ...) ;软件(haproxy,nginx ...)结构:4层(根据数据头分发),7层(根据具体业务数据分发)一句话区分向代理和反向代理向代理是面向防火墙后面的用户的,为他们提供想要的内容。

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    载均衡之备胎转

    小章的钉钉突然响起了很多客服转发来的用户投诉信息,说是网络连接不上了,经过排查发现是其中一台机器(RS2)挂了但是 LVS 依然持续地把流量打到这台机器上,持续造成线上问题,小章首先把这台机器从 LVS 上摘除,先保证线上常 应用层健康检查:HTTP 检测老梁一眼看出了问题所在:「我们需要开发一个健康检查服务,部署在 LVS 上,这个服务可以定时检查其后的 RS 是否可用,如果不可用则将 RS 摘除,这样就可以保障线上服务常了 「小章啊,仔细想想看,我们的服务在发布过程中其实也是有健康检查的,要保证一个工程可用,至少保证它是可访问的以及它用到的中间件,DAO 是常的,所以它的健康代码如下@Service(protocol = rest 服务,这样的话在部署的时候在服务部署脚本里首先访问一下此服务的 getHealthStatus 方法,如果返回的值为「health」,则说明此服务的 dubbo 服务,DAO,redis 等常 master 的 mac 附在数据包上,就能确地转发到机器上了,否则,数据包会转发到老的 master 上,引起灾难性的后果!

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    cpu载均衡(python)

    chkconfig --level 3  irqbalance         off

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    python-检测cpu

    近期研究nagios,特意写了检测cpu载的python脚本(有借鉴网上资料),顺道练练python脚本,以下采用2种方法获取cpu载。1、读取cpu载文件:#! usrbinenv python#-*- coding:utf-8 -*-cpu载检测 for nagiosimport sysdef check_load():    loadf=open(procloadavg %.2f %(load5avg,load10avg,load15avg)        sys.exit(0) if __name__ == __main__:    check_load()2、调用python 的os模块获取cpu载:#! usrbinenv python#-*- coding:utf-8 -*-cpu载检测 for nagiosimport os,sysdef check_load():    (d1,d2,d3)=os.getloadavg

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    ggplot2:区分条形图及美化

    在网上看到有人画的区分条形图,花了点时间打磨其中的美化细节,基本也算是原样画出了。实现过程首先,载入ggplot2包,并随机生成二维数据。?

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    向代理、载均衡、反向代理

    1、向代理假设我们需要使用自己的笔记本(A)访问国外的站点(B),由于网络限制,我们无法访问国外的站点.但是此时我们有一台服务器(C)跳出了网络限制可以访问国外站点,那么我们可以通过向代理技术,让我们笔记本访问服务器 C,通过服务器C间接的访问国外站点B.这个过程就称之为向代理.? 图中整个过程称之为向代理.向代理的一个特点:我们明确的知道我们要访问的是哪个站点.2、反向代理假设有一个站点,随着站点的推广,访问量越来越大,达到了该站点的服务器A无法承受这种访问量,即将奔溃.这个时候常规的做法就是增加几台服务器 .4、载均衡如果知道了反向代理的原理,载均衡其实就是在Nginx服务器在转发用户请求之前,去判断服务器集群中的哪台服务器压力比较小,然后将用户的请求分配那台服务器压力小的服务器上.这种均匀分配的方式极大的减小了单台服务器的压力 ,避免了服务器崩溃的情况.这种技术就称之为载均衡.注:如果使用Nginx服务器作为反向代理服务器,理论上是可以避免服务器集群中单台服务器崩溃的情况.

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    LintCode 交错数题目分析代码

    题目给出一个含有整数和整数的数组,重新排列成一个数交错的数组。注意事项不需要保持整数或者整数原来的顺序。 样例 给出数组,重新排序之后,变成或者其他任何满足要求的答案分析最简单的思路显然是用两个数组记录数和数,最后在遍历一遍即可要求原地完成的思路: 两根指针,首先判断数多还是数多,并把多的那一部分移到后半部分 input parameter. if(A == null || A.length < 3) return A; int n = A.length; int countPositive = 0;计算数的个数

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    java进制转换(无视数的差别)

    最近看了一下学习资料,感觉进制转换其实还是挺有意思的,尤其是对于数这一方面。 public static void main(String[] args) { 4 toBin(-4); 5 toBin(4); 6 } 7 * 8 * 函数名:toBin 9 * 功能描述:用来将数或者数转换为二进制数

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    关于批次效应矫后出现

    .htm这里的话可以用通俗的语言解释去批次的基本流程:构造一个合理的去批次模型带上批次信息和数据进行模型拟合将数据放入批次模型中进行校一个极其简单的去批次模型就是百分比转换(这种情况就压根用不到批次信息 矫之后肉眼就很难看出来批次效应了,但是似乎并没有出现值这个是为什么呢?注意到,我们设置的批次是均值不等方差相等的数据, 是不是无论均值多么的大,只要方差相等就不会出现值呢? 仍然没有值???也就是说,即便批次中方差极大(且批次间方差差距也极大),矫过后照样任然不会出现值这样的话,那么出现值的原因到底是因为什么呢? 哎呀哈,从结果来看改变的a1 基因不仅没有数,反而同一批次中其他的基因出现了数??? 聪明的你可能已经猜到其中的秘密了吧? 对的没错,只有异常地表达的基因才会出现数,并且,如果在同一批次中的某一个基因异常高表达,会导致其他基因因为表达谱相对论从而变成异常低表达(其实他们可能是常的基因)那么就会有人问了,那应该怎么办啊怎么处理这些异常值啊啊啊啊异常值的处理方法使用

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    Jupyter Notebook 实现常显示中文和

    请先安装SimHei字体到系统字体库 import matplotlib mplmpl.rcParams= #用来常显示中文标签mpl.rcParams=False #用来常显示号补充知识:Pycharm2019.2 右边边栏中一直显示no output,但是常来说运行之后这个位置会显示运行结果,这时候注意到上方? 印象中在我windows10里面的pycharm(版本也稍微低一点,pycharm和anaconda版本都低一些)并没有这个问题并且可以常运行notebook,这里可能是新版本的BUG吧。2. 以上这篇Jupyter Notebook 实现常显示中文和号就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    LR:进行载均衡测试的确姿势!

    以下是文,若文中有错误,欢迎留言指教。本文目的以下是解释为什么用 Load Runner 做系统级载测试时需要大约 6 个载生成器。 摘要(怎样进行真载均衡测试):不要用 ip 欺骗做载均衡(使用多台机器)。在每次测试之前设置载均衡器虚拟用户配额。载生成器是逐个启动虚拟用户,而不是并发。在场景配置管理中将载生成器分组。 在这个场景中,我们需要借助 2 台不同机器来获取 2 个真名称解析的请求。我们也需要保证在第一个载生成器的请求中间没有其它用户发送请求。 如果web服务器是单数,按照这个说法岂不是仍然不能达到真载均衡?2、系统级载均衡使用多少台载机?这方面笔者经验较少,不能给出一个准确答案。 如果希望达到载均衡,那么每次改变虚拟用户数时这个配额必须设置。2 ) 对载生成器分组这是为了在载生成器多于一个时,可以让每个脚本平均分布,达到真载均衡。

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    RocketMQ之Pull Consumer载均衡拉取确姿势?

    ---即 载均衡问题如何解决? pullConsumer.fetchSubscribeMessageQueues(topic); break; case CLUSTERING: msgQueues = pullConsumer.fetchMessageQueuesInBalance(topic); 未获取到载均衡的时候

    1.8K30

    Nginx向代理与反向代理 载均衡

    Nginx#1 什么是向代理 向代理类似一个跳板机,代理访问外部资源 ? 这个过程中,店铺老板知道我是谁,我并不知道谁是真的老板#3 真实应用场景 通常情况下,我们在实际项目操作时,向代理和反向代理很有可能会存在在一个应用场景中,向代理代理客户端的请求去访问目标服务器 生活例子: 还是鱼蛋,在反向代理中,我亲自去买反向代理的鱼蛋,实际情况可能是,我花钱请了一个代购(向代理)去帮我买鱼蛋,这时,代购就是向代理,店铺就是反向代理 #4 什么是载均衡 简单的说,就是在大量的用户请求 web服务器时,方向代理Nginx会通过过特定的算法,讲用户的请求,分发到其他web服务器上,这样就避免大量用户同时请求一个web服务器,造成服务器压力过大 nginx支持的载均衡调度算法方式如下:weight 这个过程Nginx作为反向代理,web服务器的端口号是8888端口 载均衡upstream upstream_web_server { server 192.168.43.204:8000; server

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    2021-05-25:给定一个矩阵matrix,值有

    2021-05-25:给定一个矩阵matrix,值有、0,蛇可以空降到最左列的任何一个位置,初始增长值是0,蛇每一步可以选择右上、右、右下三个方向的任何一个前进,沿途的数字累加起来,作为增长值;但是蛇一旦增长值为

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      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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