• 通过名字来引用值得数据结构称为映射 字典（Dict） • 字典是键值对(key-value pair)的无序可变集合。（1）字典的操作①字典的创建• 字典中的每个元素包含两部分：键和值。• 键和值用冒号分隔，元素间用逗号分隔，所有元素放在一对大括号中。 d = {key1 : value1, key2 : value2 } • 字典中的键为任意不可变对象，比如
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2023-08-01 18:05:45
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# Python map大量赋值实现指南
## 介绍
在Python开发中，有时候需要对大量的变量进行赋值操作。手动逐个赋值是一种低效且容易出错的做法。而使用`map()`函数可以很方便地实现大量赋值操作。本文将详细介绍如何使用`map()`函数进行大量赋值，并提供代码示例和详细的注释。
## 整体流程
下面是整个大量赋值的流程图，方便理解和操作。
```mermaid
classDiagr
原创
2023-10-27 10:43:10
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# Java中的if判断与大量对象赋值
在Java编程中，我们经常需要根据条件对对象进行赋值。这通常涉及到使用if语句进行判断。在本文中，我们将探讨如何在Java中使用if语句进行条件判断，并展示如何对大量对象进行赋值。
## 一、if语句的基本使用
if语句是Java中最基本的条件语句之一。它的基本语法如下：
```java
if (条件) {
// 条件为真时执行的代码
} e
原创
2024-07-19 07:33:22
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一、转义字符：\n #转义换行符 \t #转义制表符 \r #转义回车 \b #转义退格原字符：不希望字符串中的转义字符起作用，就使用原字符，就是在字符串之前加上r或R 注意，最后一个字符不能是一个反斜杠。二、转换：8bit(位) = 1byte(字节) 1024byte(字节) = 1kb(千字节) 1024kb(千字节) = 1Mb(兆) 1024Mb(兆) = 1Gb(吉) 1024Gb =
1.map( )用法：map(function, iterable, …) 参数function： 传的是一个函数名，可以是python内置的，也可以是自定义的。 参数iterable ：传的是一个可以迭代的对象，例如列表，元组，字符串… map是python内置函数，会根据提供的函数对指定的序列做映射,将func作用于参数iterable中的每一个元素，并将所有的调用的结果作为一个list返回。
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2023-08-01 23:26:24
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# Java 大量变量不为空才赋值的优化方案
在Java编程中，条件赋值是一项常见任务。当你有多个变量需要进行赋值时，如果可以确保多个变量不为空再进行赋值，则有效的编写这一逻辑将极大提高代码的可读性和性能。例如，我们常常遇到如下情况：
```java
if (var1 != null && var2 != null && var3 != null) {
result = var1 +
# Java 大量数据实体类赋值会出错吗
在Java开发中，我们经常需要处理大量的数据，并为这些数据创建相应的实体类对象。然而，当处理大量数据时，会不会出现赋值错误呢？本文将通过代码示例来解答这个问题。
## 背景
在Java中，我们使用实体类来表示某个概念的对象。实体类的属性通常对应于该概念的特征或状态。当我们需要处理大量数据时，比如从数据库中读取一系列数据记录，然后将其转化为实体类对象，
原创
2024-01-03 05:49:18
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问题如果一个可迭代对象的元素个数超过变量个数时，会抛出一个ValueError。 那么怎样才能从这个可迭代对象中解压出 N 个元素出来？解决方案Python 的星号表达式可以用来解决这个问题。比如，你在学习一门课程，在学期末的时候， 你想统计下家庭作业的平均成绩，但是排除掉第一个和最后一个分数。如果只有四个分数，你可能就直接去简单的手动赋值， 但如果有 24 个呢？这时候星号表达式就派上用场了：d
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2024-06-05 23:06:13
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一、痛点
• 数据量日积月累越来越大，哪怕 sharding 也很难实现到查询秒出，并且硬件成本和程序复杂度都很高；
• 数据查询涉及逻辑复杂，单个 SQL 往往涉及多个表 join，以致 SQL 执行慢，SQL 优化难度大；
• 历史数据更新量大，普通的 SQL 数据库数据导入都会存在 io 瓶颈；
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2023-07-13 06:51:46
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首先是堆的实现用堆实现优先级队列以堆的代码为基础实现：如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，可以设置较小的数字具有较高的优先级（也可以设置较大的数字），这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。所以，我们就引入了优先级队列 这种数据结构。 优先级队列(priority queue) 是0个或多个元素的集合，每个元素都有一个优先权。对优先级队列执行的操作有：
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2024-04-27 19:38:17
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简介
在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。类的每个对象维护它自己的一份实例变量的副本。
java中的实例变量
含义： [1]
当一个对象被实例化之后，每个实例变量的值就跟着确定；
实例变量在对象创建的时候创建，在对象被销毁的时候销毁；
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2024-02-21 20:17:04
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Saving HDU Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4338 Accepted Submission(s): 1976
Prob
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2024-08-07 16:08:57
37阅读
1，单库表别太多，一般保持在200以下为宜2，尽量避免SQL中出现运算，例如select a+5 from A，让DB功能单一化3，表设计尽量小而精，能用5个字段就不要用6个（不绝对，取决于业务，该冗余时坚决不要手软）4，SQL事务不能设计太大，比如一次性提交10W条insert，当然这个不仅仅是性能问题了，可能直接内存溢出了一般来说insert事务的话，5K-1W来做批处理就可以了（字段不能太大
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2023-08-11 16:52:50
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前言： 在系统正常运作一定时间后，随着市场、产品汪的需求不断变更，比较大的一些表结构面临不得不增加字段的方式来扩充满足业务需求； 而 MySQL 在体量上了千万、亿级别数据的时候，Alter Table 的操作，可以让你等一天，而且在高峰期执行这种 SQL 让你的数据库也承担着压力。 第一时间想到的解决方案就是新建一张表，去掉索引等关联关系，然后加上需要修改的字段，接着写上 in
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2023-08-14 11:34:53
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在/etc/sysctl.conf添加如下代码net.ipv4.tcp_syncookies = 1 # 表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭；
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 # 表示开启重用。允许
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2017-06-19 13:26:55
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查看 JVM GC 日志没有一丝耽搁，老王立刻调出了线上GC日志，在日志里，看到了一个“Metadata GC Threshold”的字样，类似于如下日志：【Full GC（Metadata GC Threshold）xxxxx, xxxxx】通过GC日志，老王立即定位到这次频繁的Full GC，实际上是JDK 1.8以后的Metadata元数据区导致的。奇怪了，Metadata区域一般是放一些加
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2023-10-19 00:17:15
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前言两条竖线分别是表示：主动关闭（active close）的一方被动关闭（passive close）的一方网络上类似的图有很多，但是有的细节不够，有的存在误导。有的会把两条线分别标记成 client 和 server。给读者造成困惑。对于断开连接这件事，客户端和服务端都能作为主动方发起，也就是 active close 可以是客户端，也可以是服务端。而对端相应的就是 passive close
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2024-02-29 15:04:58
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在工作中有时会遇到有大量需要导入到数据库，如果通过写脚本一条一条的插入到mysql，那么会非常慢的。之前我有想到一次性插入10000条数据就好了啊，这样确实在大部分情况下都能满足需求了。但是如果你去多了解一些mysql，会发现其实只需要写一条Sql就可以解决这个问题了，我们就不需要重复制造轮子了。不过这里需要两个前提，1、将原始数据转化成为CSV格式的文件2、mysql客户端连接mysql ser
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2023-08-12 12:25:55
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目录前言一、硬件方向二、程序开发方向2.1 建议开启 rewriteBatchedStatements=true 配置项2.2 load data infile 总结前言 在开发过程中可能会遇到需要快速入库大量数据的场景。理论上来说通过批量写入应该能够快速的插入数据，但是实际过程中批量插入速度并不是很理想。接下来介绍一下优化常用的操作
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2023-06-27 23:24:12
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——众所周知，在python爬虫中我们经常因为爬虫的速度慢而烦恼。于是就在学习中学习了一下多线程访问网站。在了解多线程的时候我们需要先了解单线程问题。我对单线程做一简单的分析。1、单线程问题 ——单线程就是我们最原始的方法，直接写出访问网站的脚本不需要任何多线程处理例如我们要访问300个网站，网站下载链接点击这里进入下载，我们现在应该已经下载到了我们所需要的300个URL文件。 下来看一下这段
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2024-04-19 10:30:51
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