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python: vs None,is vs ==

Python中,字符串可能为空("")或者为None,但两者有明显的不同。 字符串为空("") 当一个字符串被赋值为空字符串,即"",它是一个有效的字符串对象,只是其中没有任何字符。...字符串为None None在Python中是一个特殊的单例对象,用于表示缺失值或者空值。None不是字符串类型,其类型为NoneType。...比较:"" vs None ""是一个空的字符串对象,None是一个特殊的空值。 在进行字符串操作(如拼接、切片等)时,使用""更为安全,因为对None进行这样的操作会抛出错误。...在实际开发中,掌握这两者的区别非常重要,尤其是在处理用户输入或从数据读取数据等情况下。...比较:is vs == 在Python中,if s is None和if s == None在大多数情况下可能具有相同的效果,但它们并不完全等效,存在一些关键区别: is用于身份比较:检查两个引用是否指向内存中的同一个对象

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静态 VS 动态

如何得到 ①先写好一堆的.c文件(.c:我们所需要的各种工具函数) ②将这些.c编译为对应的.o ③将所有的这些.o打包为一个仓库文件(静态或者动态) 静态:按照静态的方式打包 动态:按照动态的方式打包...静态:静态链接,由静态链接器(collect2/ld)来实现 动态:动态链接,由动态链接器来实现 静态 链接静态 与 链接一般的.o没有区别 比如,如果printf函数是由静态来提供的话,那就需要连接...静态缺点 链接静态时,其实就是将中.o的代码包含到自己的程序中,每个程序链接静态后,都会包含一份独立的代码,当这些程序都运行起来时,所有这些重复的代码都需要占独立的存储空间,显然很浪费计算机资源...链接动态 在链接动态时,collect2/ld不会将动态中.o的代码直接静态链接(复制)到自己程序中,只会留下调用接口。...程序运行时再去将动态(链接)加载到内存中,然后就能调用动态的函数(代码)了。 动态的优点 不管多少程序使用了这个动态,这些程序只会共享使用同一份的动态,因此动态也被称为共享

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C语言---静态VS动态

在C语言中,函数文件分为两种类型,一种是静态程序是直接注入目标程序的,不分彼此,文件通常以.a结尾),另一种是动态程序是在运行目标程序时(中)加载的,文件通常以.so结尾),下面我们就探索一下这两种文件的特点和使用方式吧...例如hello.c中的打印函数printf,这个函数不是凭空出现的,在链接的过程中就要连同对应文件一起打包,最终可执行文件才能正常运行。 静态VS动态 静态和动态的载入时间是不一样的。...静态和动态的最大区别是,静态链接的时候把直接加载到程序中,而动态链接的时候,它只是保留接口,将动态与程序代码独立,这样就可以提高代码的可复用度和降低程序的耦合度。...链接静态 上面我们说了静态是如何生成的,然后我们说一下静态怎么使用。静态是要编译进可执行文件的,在程序运行的环境中,并不需要静态的存在。...后面的-l加上名,这个名是去掉lib和后面的.a。静态的链接就是这样的。 动态 动态中的代码是可执行文件在运行中加载执行的,也就是说 程序运行环境中要有动态文件。

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vs生成动态及使用动态

动态(.dll):动态又称动态链接英文为DLL,是Dynamic Link Library 的缩写形式,DLL是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的,DLL不是可执行文件。...DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的。Windows下动态为.dll后缀,在Linux在为.so后缀。...(引自百度百科) 静态(.lib):静态是指在我们的应用中,有一些公共代码是需要反复使用,就把这些代码编译为“”文件;在链接步骤中,连接器将从文件取得所需的代码,复制到生成的可执行文件中的这种...(引自百度百科) 区别:静态和动态是两种共享程序代码的方式,它们的区别是:静态在程序的链接阶段被复制到了程序中,和程序运行的时候没有关系;动态在链接阶段没有被复制到程序中,而是程序在运行时由系统动态加载到内存中供程序调用...使用动态的优点是系统只需载入一次动态,不同的程序可以得到内存中相同的动态的副本,因此节省了很多内存。

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python进程vs线程

start() t2.start() t1.join() t2.join() 输出: Hello, Alice (in Thread-A) Hello, Bob (in Thread-B) 进程 vs...多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃,因为所有线程共享进程的内存 线程切换 线程切换是有代价的,多任务一旦多到一个限度,就会消耗掉系统所有的资源,结果效率急剧下降,所有任务都做不好 计算密集型 vs...Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务,最好用C语言编写。...IO密集型任务执行期间,99%的时间都花在IO上,花在CPU上的时间很少,因此,用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言,完全无法提升运行效率。

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SQLite vs MySQL vs PostgreSQL:关系型数据比较

自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据种类繁多,功能强大,使用广泛。...面对如此之多的关系型数据,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据系统呢?O.S....MySQL的入门相对比较简单,开发者可以从Internet上获取到大量与该数据相关的信息。 注意:鉴于该产品的受欢迎程度,使用该数据可以让我们受益于大量第三方应用程序、工具以及集成类。...作为一个独立的数据服务器,应用程序需要与MySQL守护进程通信才能访问数据——不同于SQLite。...复制 对于缺少数据和系统管理经验的人而言使用MySQL实现复制要更简单,除非你愿意花费时间、精力和资源。 原文: SQLite vs MySQL vs PostgreSQL:关系型数据比较

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【云原生架构】(Library ) vs 服务(Service ) vs Sidecar(边车)

这是重用代码的最广泛使用的方法。可重用代码作为开发和发布。在这种方法中,客户端应用程序将定义为直接依赖项,使用提供的 API 并将其代码与主应用程序逻辑一起发送。...和主应用程序逻辑的代码作为同一进程/容器的一部分执行。 优点 延迟:中的代码与主应用程序在同一进程中执行,因此没有网络延迟。 可用性:整体可用性很高,因为没有网络分区(CAP 定理)。...环境上下文:可以访问环境上下文(内存、CPU 等),因为它们是同一容器的一部分。 缺点 资源:内存、CPU 等资源与主应用程序共享。这意味着的性能会对主应用程序产生副作用。...技术:中使用的与主要应用程序的相同,因此,如果组织有不同的应用程序集,则每种语言都需要多个实现。 可维护性:中的任何错误修复都需要对所有客户端应用程序进行代码更改和测试。...应用程序可以使用进行数据调用,使用边车进行分布式日志记录,以及提供身份验证功能的服务。开发团队需要权衡利弊,然后选择正确的解决方案。

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数据篇:MySQL VS MongoDB

MySQL是目前世界上最流行的、开源的、免费的关系型数据,由甲骨文公司所有,值得一提的是该公司另一个商业化(也就是说要收钱,而且并不开源)的数据Oracle目前虽占据了数据市场的半壁江山,但是随着...MySQL的健康发展以及其免费开源的特点,包括阿里巴巴在内的不少公司正在逐渐摆脱对Oracle的依赖,将其数据迁移构建于MySQL之上。...MongoDB同样是一款流行的开源数据,但不同于MySQL,mongoDB是非关系型数据,其灵活、自由、简单的特点受到了大量公司特别是许多创业公司的欢迎,而对于任何一位后台开发程序员来说,同时掌握mysql...mysql作为关系型数据,其要求结构化数据,即严格定义的数据格式(5.7版已经支持json格式),而mongodb则是非关系型,使用类json格式的文档来存储键值对信息,数据非结构化、格式更自由、扩展性更好...,可谓是各具特色,至于选择哪款数据则需要看你具体的业务场景,同时两者并不矛盾,希望阅读完本文后,您对此两款数据有了一个初步的了解。

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软件测试:Java VS Python

当你学完软件测试基本理论,掌握业务测试流程,功能测试可以搞定,数据和linux玩的也很溜时,接下来想进一步进阶,那么学习一门编程语言必不可少。...测试领域,无论是自动化测试还是测试平台开发,两门语言都有大量的类和框架支持: 如果你打算之后测试转开发的话,推荐java,看招聘就知道,无论是校招还是社招来说,java的需求量都是远远多于python...而且python做开发的话一般用于人工智能领域,对于学历有很高的要求。 对于没有任何语言基础的转行同学来说,python比java更加友好,简单易学,可读性更高。...此外,python非常丰富,有现成的模板可以套,省去了初学者去舔砖加瓦造基垒的时间。...比如你们公司自动化使用的是python,且组内大部分人技术栈都是python,那么你就可以选择python进行入手学习,这样你可以边学边实战,学完就可以马上应用到公司项目中去。

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Python 8.4 进程 vs 线程

进程 vs 线程 这一节我们讨论多进程和多线程的优缺点。 首先要实现多任务,我们需要设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务。...计算密集型 vs IO密集型 是否采用多任务的第二个考虑因素是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。 计算密集型主要进行计算,如计算圆周率、对视频进行高清解码等。...Python这样的语言运行效率很低,完全不合适计算密集型任务,这种任务最好用C语言编写。 第二种是IO密集型,主要涉及到网络硬盘、磁盘IO读取的任务都是IO密集型。...IO密集型任务运行期间,99%的时间都花费在IO上,花在CPU上的时间很少,因此用速度极快的C语言替换运行速度极低的Python完全起不到提升运行效率。...对应到Python语言,单进程的异步编程成为协程,有了协程的支持,就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。我们会在后边讨论如何编写协程。

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