


Introduction à l'utilisation de setdefault en python3 (code)
Le contenu de cet article concerne l'utilisation de setdefault dans python3 (code). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Lorsque le dictionnaire d[k] ne trouve pas la bonne clé, Python lèvera une exception. Existe-t-il un moyen élégant d'éviter cette situation ? La réponse est oui.
index0.py obtient le. informations sur la fréquence des mots de l'index et les écrit dans la liste -- dict.setdefault
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys, re WORD_RE = re.compile(r'\w+') index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1): for match in WORD_RE.finditer(line): word = match.group() column_no = match.start()+1 location = (line_no, column_no) occurrences = index.get(word, []) occurrences.append(location) index[word] = occurrences for word in sorted(index, key=str.upper): print(word, index[word])
zen.txt
The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
n'est pas utilisé pour exécuter python3 index0.
a [(19, 48), (20, 53)] Although [(11, 1), (16, 1), (18, 1)] ambiguity [(14, 16)] and [(15, 23)] are [(21, 12)] aren [(10, 15)] at [(16, 38)] bad [(19, 50)] be [(15, 14), (16, 27), (20, 50)] beats [(11, 23)] Beautiful [(3, 1)] better [(3, 14), (4, 13), (5, 11), (6, 12), (7, 9), (8, 11), (17, 8), (18, 25)] break [(10, 40)] by [(1, 20)] cases [(10, 9)] ...
index.py utilise dict.setdefault pour résoudre le problème d'obtention et de mise à jour de la liste d'occurrences de mots sur une seule ligne
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys, re WORD_RE = re.compile(r'\w+') index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line in enumerate(fp, 1): for match in WORD_RE.finditer(line): word = match.group() column_no = match.start()+1 location = (line_no, column_no) index.setdefault(word, []).append(location) for word in sorted(index, key=str.upper): print(word, index[word])
En d'autres termes :
my_dict.setdefault(key, []).append(new_value)
équivaut à
if key not in my_dict: my_dict[key] = [] my_dict[key].append(new_value)
Les deux ont le même effet, sauf que setdefault ne doit terminer l'opération complète qu'une seule fois, tandis que cette dernière nécessite deux requêtes
Recommandations associées :Utilisation de la méthode setdefault() pour la manipulation de dictionnaire en Python
Introduction à l'utilisation de super() et __class__ en Python3
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en 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.

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.

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).

MySQL Workbench peut se connecter à MARIADB, à condition que la configuration soit correcte. Sélectionnez d'abord "MariADB" comme type de connecteur. Dans la configuration de la connexion, définissez correctement l'hôte, le port, l'utilisateur, le mot de passe et la base de données. Lorsque vous testez la connexion, vérifiez que le service MARIADB est démarré, si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects, si le numéro de port est correct, si le pare-feu autorise les connexions et si la base de données existe. Dans une utilisation avancée, utilisez la technologie de mise en commun des connexions pour optimiser les performances. Les erreurs courantes incluent des autorisations insuffisantes, des problèmes de connexion réseau, etc. Lors des erreurs de débogage, analysez soigneusement les informations d'erreur et utilisez des outils de débogage. L'optimisation de la configuration du réseau peut améliorer les performances

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.

La connexion MySQL peut être due aux raisons suivantes: le service MySQL n'est pas démarré, le pare-feu intercepte la connexion, le numéro de port est incorrect, le nom d'utilisateur ou le mot de passe est incorrect, l'adresse d'écoute dans my.cnf est mal configurée, etc. 2. Ajustez les paramètres du pare-feu pour permettre à MySQL d'écouter le port 3306; 3. Confirmez que le numéro de port est cohérent avec le numéro de port réel; 4. Vérifiez si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects; 5. Assurez-vous que les paramètres d'adresse de liaison dans My.cnf sont corrects.

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.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.
