


Utilisation par l'opérateur du module opérateur en Python
Le module opérateur est l'interface de fonction d'opérateur intégrée en python. Il définit certaines fonctions pour les opérations intégrées d'arithmétique et de comparaison. Le module opérateur est implémenté en C, la vitesse d'exécution est donc plus rapide que le code Python.
Opération logique
from operator import * a = [1, 2, 3] b = a print 'a =', a print 'b =', b print print 'not_(a) :', not_(a) print 'truth(a) :', truth(a) print 'is_(a, b) :', is_(a, b) print 'is_not(a, b) :', is_not(a, b)
Résultat d'impression :
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] not_(a) : False truth(a) : True is_(a, b) : True is_not(a, b): False
Vous pouvez savoir à partir des résultats que certaines des fonctions opérationnelles de l'opérateur sont les mêmes que les opérations d'origine.
Opérateur de comparaison
opérateur fournit des opérations de comparaison riches.
a = 3 b = 5 print 'a =', a print 'b =', b print for func in (lt, le, eq, ne, ge, gt): print '{0}(a, b):'.format(func.__name__), func(a, b)
Imprimer les résultats
a = 3 b = 5 lt(a, b): True le(a, b): True eq(a, b): False ne(a, b): True ge(a, b): False gt(a, b): False
Ces fonctions sont équivalentes à < Syntaxe d'expression pour ;, <=, ==, >= et >.
Opérateurs arithmétiques
Les opérateurs arithmétiques permettant de travailler avec des nombres sont également pris en charge.
a, b, c, d = -1, 2, -3, 4 print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', d print '\nPositive/Negative:' print 'abs(a):', abs(a) print 'neg(a):', neg(a) print 'neg(b):', neg(b) print 'pos(a):', pos(a) print 'pos(b):', pos(b)
Imprimer les résultats
a = -1 b = 2 c = -3 d = 4 Positive/Negative: abs(a): 1 neg(a): 1 neg(b): -2 pos(a): -1 pos(b): 2
valeur de retour des abdominaux Valeur absolue, neg renvoie (-obj), pos renvoie (obj).
a = -2 b = 5.0 print 'a =', a print 'b =', b print '\nArithmetic' print 'add(a, b) :', add(a, b) print 'p(a, b) :', p(a, b) print 'floorp(a, b) :', floorp(a, b) print 'mod(a, b) :', mod(a, b) print 'mul(a, b) :', mul(a, b) print 'pow(a, b) :', pow(a, b) print 'sub(a, b) :', sub(a, b) print 'truep(a, b) :', truep(a, b)
Imprimer le résultat
a = -2 b = 5.0 Arithmetic add(a, b) : 3.0 p(a, b) : -0.4 floorp(a, b) : -1.0 mod(a, b) : 3.0 # 查看负数取模 mul(a, b) : -10.0 pow(a, b) : -32.0 sub(a, b) : -7.0 truep(a, b) : -0.4
mod signifie prendre le module, mul signifie multiplication, pow est la puissance, sub signifie soustraction
a = 2 b = 6 print 'a =', a print 'b =', b print '\nBitwise:' print 'and_(a, b) :', and_(a, b) print 'invert(a) :', invert(a) print 'lshift(a, b) :', lshift(a, b) print 'or_(a, b) :', or_(a, b) print 'rshift(a, b) :', rshift(a, b) print 'xor(a, b) :', xor(a, b)
Imprimer le résultat
a = 2 b = 6 Bitwise: and_(a, b) : 2 invert(a) : -3 lshift(a, b) : 128 or_(a, b) : 6 rshift(a, b) : 0 xor(a, b) : 4
et signifie AND au niveau du bit, invert signifie opération de négation, lshift signifie décalage à gauche, ou signifie OR au niveau du bit, rshift signifie décalage à droite et xor signifie XOR au niveau du bit.
L'opérateur sur place
est une opération sur place, x = y est équivalent à x = iadd(x, y), s'il est copié dans d'autres variables telles que car z = iadd(x, y) est équivalent à z = x ;
a = 3 b = 4 c = [1, 2] d = ['a', 'b'] print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', d print a = iadd(a, b) print 'a = iadd(a, b) =>', a print c = iconcat(c, d) print 'c = iconcat(c, d) =>', c
Obtention de méthodes pour les attributs et les éléments
L'une des fonctionnalités les plus spéciales du module opérateur est le concept de méthodes d'obtention. Les méthodes Get sont des objets de rappel construits au moment de l'exécution, utilisés pour obtenir les propriétés de l'objet ou le contenu de la séquence. Les méthodes Get sont particulièrement utiles lorsqu'il s'agit d'itérateurs ou de séquences génératrices. La surcharge qu'elles introduisent réduira considérablement les performances. des fonctions lambda ou Python.
from operator import * class MyObj(object): def __init__(self, arg): super(MyObj, self).__init__() self.arg = arg def __repr__(self): return 'MyObj(%s)' % self.arg objs = [MyObj(i) for i in xrange(5)] print "Object:", objs g = attrgetter("arg") vals = [g(i) for i in objs] print "arg values:", vals objs.reverse() print "reversed:", objs print "sorted:", sorted(objs, key=g)
Résultat :
Object: [MyObj(0), MyObj(1), MyObj(2), MyObj(3), MyObj(4)] arg values: [0, 1, 2, 3, 4] reversed: [MyObj(4), MyObj(3), MyObj(2), MyObj(1), MyObj(0)] sorted: [MyObj(0), MyObj(1), MyObj(2), MyObj(3), MyObj(4)]
Méthode d'acquisition d'attribut Semblable à
lambda x, n='attrname':getattr(x,nz)
La méthode d'acquisition des éléments est similaire à
lambda x,y=5:x[y]
from operator import * l = [dict(val=-1*i) for i in xrange(4)] print "dictionaries:", l g = itemgetter("val") vals = [g(i) for i in l] print "values: ", vals print "sorted:", sorted(l, key=g) l = [(i,i*-2) for i in xrange(4)] print "tuples: ", l g = itemgetter(1) vals = [g(i) for i in l] print "values:", vals print "sorted:", sorted(l, key=g)
Les résultats sont les suivants :
dictionaries: [{'val': 0}, {'val': -1}, {'val': -2}, {'val': -3}] values: [0, -1, -2, -3] sorted: [{'val': -3}, {'val': -2}, {'val': -1}, {'val': 0}] tuples: [(0, 0), (1, -2), (2, -4), (3, -6)] values: [0, -2, -4, -6] sorted: [(3, -6), (2, -4), (1, -2), (0, 0)]
En plus des séquences , les méthodes d'acquisition d'éléments s'appliquent également au mappage.
Combinaison d'opérateurs et de classes personnalisées
Les fonctions du module opérateur effectuent leur travail via l'interface Python standard pour l'opération correspondante, de sorte qu'elles fonctionnent non seulement avec les types intégrés, mais également avec ceux définis par l'utilisateur.
from operator import * class MyObj(object): def __init__(self, val): super(MyObj, self).__init__() self.val = val return def __str__(self): return "MyObj(%s)" % self.val def __lt__(self, other): return self.val < other.val def __add__(self, other): return MyObj(self.val + other.val) a = MyObj(1) b = MyObj(2) print lt(a, b) print add(a,b)
Le résultat est le suivant :
True MyObj(3)
Le module opérateur de vérification de type
contient également des fonctions permettant de tester la compatibilité API des types carte, numérique et séquence.
from operator import * class NoType(object): pass class MultiType(object): def __len__(self): return 0 def __getitem__(self, name): return "mapping" def __int__(self): return 0 o = NoType() t = MultiType() for func in [isMappingType, isNumberType, isSequenceType]: print "%s(o):" % func.__name__, func(o) print "%s(t):" % func.__name__, func(t)
Les résultats sont les suivants :
isMappingType(o): False isMappingType(t): True isNumberType(o): False isNumberType(t): True isSequenceType(o): False isSequenceType(t): True
Mais ces les tests ne sont pas parfaits, car les excuses ne sont pas strictement définies.
Obtenir la méthode de l'objet
Utilisez methodcaller pour obtenir la méthode de l'objet.
from operator import methodcaller class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def getName(self): return self.name stu = Student("Jim") func = methodcaller('getName') print func(stu) # 输出Jim
Vous pouvez également passer des paramètres à la méthode :
f=methodcaller('name', 'foo', bar=1) f(b) # return b.name('foo', bar=1) methodcaller方法等价于下面这个函数: def methodcaller(name, *args, **kwargs): def caller(obj): return getattr(obj, name)(*args, **kwargs) return caller
Pour plus d'articles liés à l'utilisation des opérateurs dans le module opérateur en Python, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

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MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Les principales raisons de la défaillance de l'installation de MySQL sont les suivantes: 1. Problèmes d'autorisation, vous devez s'exécuter en tant qu'administrateur ou utiliser la commande sudo; 2. Des dépendances sont manquantes et vous devez installer des packages de développement pertinents; 3. Conflits du port, vous devez fermer le programme qui occupe le port 3306 ou modifier le fichier de configuration; 4. Le package d'installation est corrompu, vous devez télécharger et vérifier l'intégrité; 5. La variable d'environnement est mal configurée et les variables d'environnement doivent être correctement configurées en fonction du système d'exploitation. Résolvez ces problèmes et vérifiez soigneusement chaque étape pour installer avec succès MySQL.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

MySQL peut s'exécuter sans connexions réseau pour le stockage et la gestion des données de base. Cependant, la connexion réseau est requise pour l'interaction avec d'autres systèmes, l'accès à distance ou l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que la réplication et le clustering. De plus, les mesures de sécurité (telles que les pare-feu), l'optimisation des performances (choisissez la bonne connexion réseau) et la sauvegarde des données sont essentielles pour se connecter à Internet.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.
