


Comment supprimer les objets en double d'une liste Python tout en préservant l'ordre ?
Élimination des objets en double dans les listes Python
Lorsque vous travaillez avec une liste d'objets, il est souvent nécessaire de supprimer les doublons tout en préservant l'ordre d'origine. Pour y parvenir sans créer d'ensemble, qui perturbe la séquence, une approche personnalisée est nécessaire.
Définir l'unicité des objets
Pour supprimer les doublons, il est essentiel de définir ce qui constitue un objet unique. Cela se fait généralement en remplaçant la méthode __eq__. Par exemple, si le caractère unique d'un objet est déterminé par son attribut title, la méthode __eq__ pourrait être implémentée comme :
<code class="python">def __eq__(self, other): return self.title == other.title</code>
Utilisation de la méthode Equals personnalisée
Avec la méthode personnalisée __eq__ en place, la suppression des doublons devient simple :
<code class="python">unique_objects = [obj for obj in list_of_objects if obj not in set(list_of_objects)]</code>
Ce code crée une liste d'objets uniques en parcourant la liste d'origine et en vérifiant si chaque objet existe dans l'ensemble créé à partir de la liste. Les objets qui sont déjà dans l'ensemble, indiquant qu'ils sont des doublons, sont exclus de la liste des objets uniques.
Vérification des doublons de base de données
Après avoir supprimé les doublons dans la liste, il est important de vérifier que la liste ne contient aucun objet existant déjà dans la base de données. Ceci peut être réalisé en utilisant une approche similaire :
<code class="python">non_duplicates = [obj for obj in unique_objects if obj not in set(database_records)]</code>
Ce code garantit que seuls les objets non présents dans la base de données sont conservés dans la liste non_duplicates. Cela garantit l'intégrité des données et évite les insertions inutiles dans la base de données.
En implémentant les méthodes personnalisées __eq__ et __hash__, il est possible de supprimer efficacement les doublons d'une liste d'objets tout en conservant l'ordre d'origine. Cette approche offre une flexibilité dans la définition de l'unicité des objets et garantit une gestion précise des données.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
