Python の range() 関数とリストの比較
以下は Python の range() 関数と list の比較です。参考になると思います。一緒に見に来てください
Pythonを使っている人なら誰でも知っているrange()関数とlistがとても便利だと今日改めて使ってみると、前には見たけど忘れていた細かい部分をたくさん発見しました。ここに range() とリストを記録します。
>>> range(1,5) #代表从1到5(不包含5) [1, 2, 3, 4] >>> range(1,5,2) #代表从1到5,间隔2(不包含5) [1, 3] >>> range(5) #代表从0到5(不包含5) [0, 1, 2, 3, 4]
リスト操作をもう一度見てください:
array = [1, 2, 5, 3, 6, 8, 4] #其实这里的顺序标识是 [1, 2, 5, 3, 6, 8, 4] (0,1,2,3,4,5,6) (-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1) >>> array[0:] #列出0以后的 [1, 2, 5, 3, 6, 8, 4] >>> array[1:] #列出1以后的 [2, 5, 3, 6, 8, 4] >>> array[:-1] #列出-1之前的 [1, 2, 5, 3, 6, 8] >>> array[3:-3] #列出3到-3之间的 [3]
#那么两个[::]会是什么那? >>> array[::2] [1, 5, 6, 4] >>> array[2::] [5, 3, 6, 8, 4] >>> array[::3] [1, 3, 4] >>> array[::4] [1, 6]
#如果想让他们颠倒形成reverse函数的效果 >>> array[::-1] [4, 8, 6, 3, 5, 2, 1] >>> array[::-2] [4, 6, 5, 1]
関連する推奨事項:
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以上がPython の range() 関数とリストの比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

** Redisメモリ構成のコアパラメーターはMaxMemoryであり、Redisが使用できるメモリの量を制限します。この制限を超えると、Redisは、Maxmemory-Policyに従って除去戦略を実行します。これには、次のようになります。その他の関連パラメーターには、Maxmemory-Samples(LRUサンプル量)、RDB圧縮が含まれます
