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魔法函数python 魔法函数是什么

python程序中怎样区分类的实例化和函数调用?

如果单纯从命 名看:

10年的建昌网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。营销型网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整建昌建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联从事“建昌网站设计”,“建昌网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

1、类使是用的大驼峰,所以类是这样的:Document()

2、函数名:全部小写

Python后端开发工程师面试

第一步:自我介绍

第二步:公司介绍

第三步:技术基础

第四步:项目介绍

第五步:待遇

自我介绍,简单直接,姓名,籍贯,大学,工作经历

示例如下:

你好,面试官,我叫XX,来自XX,本科毕业于XX,主修XX专业,有X年工作经验,在上一家公司担任python后端开发工程师的职位。

公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个

主要是根据你简历中填写的技术,根据我的简历中所写的,总结几点如下:

字典的查询流程:

不可变对象可哈希, str , fronzenset , tuple ,自己实现的类,要重载 __hash__ 方法。

dict内存花销大,但是查询速度快,自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的。

dict的存储顺序和元素添加顺序有关,添加顺序可能改变已有数据的顺序。

集合:是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合。

set和dict类似,set的核心也是散列表,但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性,set的元素不能重复,且无序。 内部由哈希实现,查找的时间复杂度为O(1),所以性能很高,实现了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找。 set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的。

(1)浅拷贝

定义:浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝,这两个变量指向同一个内存地址的变量值。

浅拷贝的特点:

(2)深拷贝:

定义:一个变量对另外一个变量的值拷贝。

深拷贝的特点:

Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collectio n)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

GIL全称 Global Interpreter Lock ,中文解释为全局解释器锁。它并不是Python的特性,而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念,GIL本质上就是一把互斥锁,将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,从而保证数据的安全性。

GIL保护的是解释器级别的数据,但是用户自己的数据需要自己加锁处理。

既然有了GIL的存在,一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行,无法利用cpu的多核机制,导致多线程用于I/O密集型,多进程用于计算密集型,如金融分析等。

死锁:两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中,因为争夺资源而造成的互相等待现象,若无外力的作用,都将一直处于阻塞状态,这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁。

解决方法,使用递归锁(RLock)

这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量,counter记录着acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁

可以直接认为是linux,毕竟搞后端的多数是和linux打交道。

那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.

UDP不存在粘包问题,是由于UDP发送的时候,没有经过Negal算法优化,不会将多个小包合并一次发送出去。另外,在UDP协议的接收端,采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包,这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包。也就是说,发送端send了几次,接收端必须recv几次(无论recv时指定了多大的缓冲区)。

存储可能包含rdbms,nosql以及缓存等,我以mysql,redis举例**

python魔法函数在 latex中怎么使用

PyLaTeX使用Python语法产生LaTex文档的函数库。LaTeX是一种基于TEX的排版系统。PyLaTeX可以使用Python相对容易的语法产生LaTex文档片段,或者全文档。

import numpy as npfrom pylatex import Document, Section, Subsection, Table, Math, TikZ, Axis, \ Plot, Figure, Packagefrom pylatex.numpy import Matrixfrom pylatex.utils import italic, escape_latexdoc = Document()doc.packages.append(Package('geometry', options=['tmargin=1cm', 'lmargin=10cm']))with doc.create(Section('The simple stuff')): doc.append('Some regular text and some ' + italic('italic text. ')) doc.append(escape_latex('\nAlso some crazy characters: ${}')) with doc.create(Subsection('Math that is incorrect')) as math: doc.append(Math(data=['2*3', '=', 9])) with doc.create(Subsection('Table of something')): with doc.create(Table('rc|cl')) as table: table.add_hline() table.add_row((1, 2, 3, 4)) table.add_hline(1, 2) table.add_empty_row() table.add_row((4, 5, 6, 7))a = np.array([[100, 10, 20]]).TM = np.matrix([[2, 3, 4], [0, 0, 1], [0, 0, 2]])with doc.create(Section('The fancy stuff')): with doc.create(Subsection('Correct matrix equations')): doc.append(Math(data=[Matrix(M), Matrix(a), '=', Matrix(M*a)])) with doc.create(Subsection('Beautiful graphs')): with doc.create(TikZ()): plot_options = 'height=6cm, width=6cm, grid=major' with doc.create(Axis(options=plot_options)) as plot: plot.append(Plot(name='model', func='-x^5 - 242')) coordinates = [ (-4.77778, 2027.60977), (-3.55556, 347.84069), (-2.33333, 22.58953), (-1.11111, -493.50066), (0.11111, 46.66082), (1.33333, -205.56286), (2.55556, -341.40638), (3.77778, -1169.24780), (5.00000, -3269.56775), ] plot.append(Plot(name='estimate', coordinates=coordinates)) with doc.create(Subsection('Cute kitten pictures')): with doc.create(Figure(position='h!')) as kitten_pic: kitten_pic.add_image('docs/static/kitten.jpg', width='120px') kitten_pic.add_caption('Look it\'s on its back')doc.generate_pdf()


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