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@File : test.py
@Time : 2020/4/13 15:05
@Author : wanghaochen
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二叉树排序, 小的放左边,大的放右边, 如果右边已经有了, 比较子节点的值, 大的放左边, 小的放右边

每一个值看做一个对象, 有左右之分

class Btree:

def init(self, node):

self.node = node

self.left = None

self.right = None

self.root = Btree(self.l[0])

def makeTree(self,cos,node):

res_list = []

if cos < node.node and node.left == None:

node.left = Btree(cos)

elif cos < node.node and node.left != None:

node.left = node.makeTree(cos,node.left)

elif cos > node.node and node.left == None:

node.right = Btree(cos)

elif cos < node.node and node.right != None:

node.right = node.makeTree(cos, node.right)

res_list.append(node.left.node)

def get_data(self):pass

l = [1, 2, 3, 4, 5]

map 映射 sorted 排序 filter 过滤

使用lambda返回的是列表

ll = {'dddd': 5, 'ddd': 8}

def fun(dic):
for key in dic:
dic[key] += 1
return dic

print sorted(ll,reverse=True)

print map(lambda x:x,ll)

def func(x):
a = 0
b = 1
while b < x:
b, a = a + b, b
yield a

用yield返回值的函数是生成器 用括号括起来的列表生成式 是生成器

迭代器 实现了iter方法, 可以用next()放法取值,列表,字典,字符串,元组是可迭代对象,不是迭代器

迭代器表示的是数据流,可以被next()函数不断调用返回下一个值,节约内存

可以用for循环的是iterable, 可以被next()调用的是迭代器,用yield方法返回值的是生成器

print list(func(50))

from collections import OrderedDict, Counter

dic = {'name':"da",'age':55}

dic = OrderedDict(dic)

# sorted 中 key 是根据什么来排序

sorted(dic,key=lambda i:i[0])

dddd = 'ddagdgdagdafdsa'

print Counter(dddd)

print dic

dd = "ddd"

s = 'eeee'

l1 = filter(lambda x:x==2,l)

print s.join(dd)

a = [1, 5, 1, 2, 3]

b = [1,2,3]

c = [1,2,3]

res = [i for i in zip(a,b,c)]

print res

udpate student set name = "dd" where id = 55

dd = []

for i in range(len(a)):

print min(a)

dd.append(min(a))

a.remove(min(a))

remove方法,移除第一找到的元素

a.remove(1)

print a

class Student(object):

_ins = None

# def init(self):

def new(cls, *args, **kwargs):

if not cls._ins:

_ins = object.new(cls)

return cls._ins

else:

return cls._ins

st = Student()

dd = Student()

print st is dd

a = 55.365

print '%.02f' % a

垃圾回收机制

引用计数

+1 变量创建, 被引用, 被传参

-1 变量被显式删除 , 别名重新赋值, 离开作用域[比如函数内部作用域] 所在容器被销毁

分代清除

分三代, 创建时间越短, 被检查清理的频率越高

import gc

# gc模块,设置日志,检查哪代进行回收,设置回收频率,查看当前计数器, 设置阙值触发垃圾回收检查

gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)

s =88

print gc.get_count()

gc.collect(2)

print(gc.garbage)

print(gc.collect())

print(gc.garbage)

print gc.get_count()

class A(object):

def dd(self):

print 88

class B(A):

def dd(self):

super(B,self).dd()

print 999

print B().dd()

301 永久重定向 302 临时重定向 400 请求语法错误或参数错误 401 认证失败 403 拒绝

dic ={'name':55 , 'age':8}

# print dic.pop('age')

# del dic['age']

纸牌模型

import random
from collections import namedtuple

Card = namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

class FrenchDesk(object):
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
_cards = None

def __init__(self):
    self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]

def __len__(self):
    return len(self._cards)

def __getitem__(self, position):
    return self._cards[position]

# def __iter__(self):
#     return self._cards
def random(self):
    return random.choice(self._cards)

deck = FrenchDesk()

suit_values = dict(spades=3, hearts=2, diamonds=1, clubs=0)

def spades_high(card):
rank_value = FrenchDesk.ranks.index(card.rank)
return rank_value * len(suit_values) + suit_values[card.suit]

print deck.random()

print Card(rank='10', suit='spades') in deck

deck_new = sorted(deck,key = spades_high)

向量模型

hypot函数用来求绝对值 hypot(3,4) = 5

%r 可以重现它所代表的对象

from math import hypot

print(hypot(3, 4))

class Vector(object):

def __init__(self, x=0, y=0):
    self.x = x
    self.y = y

# 当打印时,如果没有__str__方法,会优先调用__repr__方法
def __repr__(self):
    return 'Vector(%r,%r)' % (self.x, self.y)

def __abs__(self):
    return hypot(self.x, self.y)

def __bool__(self): pass

python2中,变量泄露,i=9 python3中,i=555,局部变量

i = 555
u = [i for i in range(10)]
print(i) # i=9

笛卡尔积

colors = ['black', 'white']
sizes = ['S', 'M', 'L']
group = [(color, size) for color in colors for size in sizes]

import os

print os.path

创建字典

l = ('a', 'b')
l1 = ('1', '2')
print(dict(zip(l, l1)))

namedtuple

_asdict()方法可以转化成有序字典orderdict

_make()方法生成实例

from collections import namedtuple

ff = namedtuple('ff', 'name,age')
xh = ff('xh', '15')

print ff._fields

data = ('xl', 25)

print ff._make(data)

print xh._asdict()

元组方法展示

e = (1, 2)

print id(e)

e1 = (3, 4)

e += e1

print id(e)

列表方法, 在原来的基础上扩容,列表还是之前的列表

e.remove(1) 删除匹配到的第一个元素

e.clear() 删除所有元素

切片生成的新列表

e = [1, 2]
print(id(e))
e1 = [3, 4]
e += e1
e2 = e[0:1]
print(id(e))
print(id(e2))

with语句试用于对资源访问的场合,确保不管是否发生异常,都会进行必要的清理

redis支持的数据类型 string list set hash 有序集合

redis持久化支持两种方式,快照形式和 追加更新的方式

mysql主从同步

主从存在意义, 读写分离(1,读比写要频繁.2,写涉及到锁,行锁,表锁,块锁等等)

用途和条件.

用途(1,实时灾备,用于故障切换.2,读写分离.3,备份)

条件(1,主库开启binlog日志<用来存储sql语句,或将要更新的每一条数据>. 2,主从server_di不同3,从服务器连接主服务器)

主要原理

master

1,当主数据库放生变化时,会将变化的先后顺序写入到bin-log中.

2,当从服务器连接到主服务器,主会开启binlog dump线程.

3,当主的binlog发生变化时,线程会通知从,并将binlog发送过去.

slave

开启两个线程,i/o线程和sql线程.i/o线程接受binlog日志并写入relay log中(中继日志).2,sql线程读取relay log,然后进行操作