目录一.数字类型（int，flaot）二.字符串类型（str）三.列表类型（list）四.元组类型（tuple）五.字典类型（dict）六.集合类型（set）一..数字类型：引用：我们学习变量是为了让计算机能够像人一样记忆某种事物的状态，而变量的值就是用来存储事物的状态，很明显事物的状态是分很多种类的（比如人的姓名，身高，体重，工资等）所以变量的值也应该有不同的类型。age = 21 # 用整型去
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2023-10-03 09:59:31
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# Java读取数据库中大量数据的高效方法
在现代软件开发中，Java作为一种广泛使用的编程语言，经常需要与数据库进行交互以获取或存储数据。然而，当涉及到从数据库中读取大量数据时，传统的读取方式可能会导致性能问题。本文将探讨如何高效地使用Java读取数据库中的大量数据，并提供一些实用的代码示例。
## 为什么需要高效读取大量数据
数据库是应用程序存储和检索数据的核心组件。在处理大量数据时，如
原创
2024-07-17 07:37:09
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在编写 JS 代码时，经常会遇到逻辑判断复杂的情况。一般情况下，可以用 if/else 或 switch 来实现多个条件判断，但会出现一个问题：随着逻辑复杂度的增加，代码中的 if/else 和 switch 会越来越臃肿 if (status == 1) { // 逻辑1 } else if (s ...
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2021-08-30 16:09:00
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# Java中大量内存消耗问题解析
在Java编程中，一个普遍的问题是内存消耗过高。这可能导致程序运行缓慢，甚至在某些情况下引起内存溢出。本文将探讨一些导致Java程序消耗大量内存的常见原因，并提供一些解决方案。
## 对象创建过多
在Java中，对象的创建是非常昂贵的操作，尤其是在循环中创建大量对象时。这些对象占用堆内存，并且在不再被引用后需要由垃圾回收器清理。以下是一个简单的示例代码，展
原创
2024-06-15 05:38:09
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在Linux系统中，有时会出现大量的sleeping线程，这可能会影响系统性能和稳定性。sleeping线程是指处于睡眠状态的进程，它们在等待某些条件满足时会被挂起，从而释放CPU资源和内存空间。然而，过多的sleeping线程可能会导致系统资源浪费，降低系统的响应速度。
造成大量sleeping线程的原因有很多，其中包括进程等待外部资源、进程间通信时的同步问题、线程被阻塞等待某些操作完成等。通
原创
2024-05-30 10:05:58
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先选中左上角的第一个数据然后command + shift + 往右的箭头这样就可以选中一整行的数据然后command + shift + 往下的箭头这样就选中的所有的数据可以看到，这样一次性选中了几千行的数据...
原创
2021-10-28 14:46:49
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1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
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2023-08-07 21:09:44
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# Python 大量 IP 分类
在现代网络环境中，IP 地址是网络通信的基础。无论是管理服务器，还是分析网络流量，合理分类和处理大量 IP 地址都是一项重要的任务。本文将带你了解如何使用 Python 来对大量 IP 地址进行分类，并附上代码示例和状态图。
## 1. IP 分类的意义
理解 IP 地址的分类可帮助我们有效管理网络资源。例如，我们可以根据 IP 地址的类别（如公网 IP、
原创
2024-09-07 05:50:23
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# 实现Python缓存大量数据方法
## 1. 理解缓存的概念
在软件开发中，缓存是一种临时存储数据的技术，旨在提高数据访问速度并减少对原始数据源的访问次数。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种缓存解决方案，可以帮助我们有效地管理大量数据。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python缓存大量数据的方法的步骤，我们将使用Python内置的`functools`库中的`lru_c
原创
2024-06-04 04:55:41
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在Java中处理大量数据的统计是一个常见的问题，尤其是在数据分析和挖掘领域。在本文中，我们将讨论如何使用Java来处理大量数据，并给出一个实际的示例来解决一个统计问题。
首先，我们需要考虑如何有效地处理大量数据。Java提供了一些强大的工具和库，如Stream API和MapReduce框架，可以帮助我们高效地处理大量数据。Stream API提供了一种函数式编程的方式来操作集合数据，可以轻松实
原创
2024-03-28 06:08:59
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# 使用Spark从Hive中查询大量数据的实现方法
在大数据处理的领域，Apache Spark凭借其快速的数据处理能力成为了许多开发者的首选。当我们需要从 Hive 中查询大量数据时，Spark 提供了强大的接口来简化这个过程。本文将详细介绍如何使用Spark从Hive中查询数据，并提供相应的代码示例。
## Spark与Hive的集成
Apache Spark 可以通过 `Spark
原创
2024-09-05 05:50:58
42阅读
代码中大量的if/else，你有什么优化方案?
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2021-06-18 18:00:06
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观点一（灵剑）：
前期迭代懒得优化，来一个需求，加一个if，久而久之，就串成了一座金字塔。当代码已经复杂到难以维护的程度之后，只能狠下心重构优化。那，有什么方案可以优雅的优化掉这些多余的if/else?1. 提前return
这是判断条件取反的做法，代码在逻辑表达上会更清晰，看下面代码：if (condition) { // do something} else { return xxx;}其实
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2021-06-20 16:11:40
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当代码已经复杂到难以维护的程度之后，只能狠下心重构优化。那，有什么方案可以优雅的优化掉这些多余的if/else?
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2021-07-05 18:47:16
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代码中大量的if/else，你有什么优化方案?
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2021-06-29 16:51:05
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观点一（灵剑）： 前期迭代懒得优化，来一个需求，加一个if，久而久之，就串成了一座金字塔。 当代码已经复杂到难以维护的程度之后，只能狠下心重构优化。那，有什么方案可以优雅的优化掉这些多余的if/else? 1. 提前return 这是判断条件取反的做法，代码在逻辑表达上会更清晰，看下面代码： if ...
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2021-07-28 15:05:00
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你有什么优化方案?
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2021-12-17 13:27:48
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# Python 拍照最快方法
## 引言
在现代社会，摄影已经成为了记录生活、表达创意的重要方式。无论是在工作中需要记录会议、在学校拍摄活动，还是在生活中捕捉精彩瞬间，快速获取照片的方法显得尤为重要。Python提供了多种方法来控制摄像头并拍照。本文将介绍使用`OpenCV`库拍照的最快方法，并通过实例和示意图帮助大家理解。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source
原创
2024-10-07 03:36:28
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快速响应是现代软件开发中一个非常重要的需求。在开发过程中，我们经常会遇到需要将大量数据从Java文件中读取出来，并与数据库中的大量数据进行对比的情况。这个过程可能非常耗时，影响系统的性能和响应速度。本文将介绍一种解决这个问题的方法，并提供示例代码。
## 问题描述
我们假设有一个Java文件，其中包含了一些数据，比如学生的信息（学号、姓名、年龄等）。我们需要将这些数据与数据库中的学生表进行对比
原创
2023-12-20 11:32:07
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数据聚合数据处理的最后一步为数据聚合，通常指的是转换数据，是每一个数组生成一个单一的数值。我们已经做过多种数据聚合操作，例如sum( )、mean( )和count( )。这些函数均是操作一组数据，得到的结果只有一个数值。然而，对数据进行分类等聚合操作更为正式，对数据的控制力更强。数据分类是为了把数据分成不同的组，通常是数据分析的关键步骤。之所以把它归到数据转换过程，是因为先把数据分为几组，再为不
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2023-08-17 21:59:51
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