pythonケースに依存しない文字列の比較if

shutil.rmtree（）は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法：shutil.rmtree（PATH）を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション：一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注：削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター：INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

.equals（）メソッドを使用して文字列コンテンツを比較します。これは、==はコンテンツではなくオブジェクト参照のみを比較するためです。 1。.equals（）を使用して、文字列値を均等に比較します。 2。.equalsignorecase（）を使用して、ケースを無視して比較します。 3. .compareto（）を使用して、辞書の順序で文字列を比較し、0、負、または正の数を返します。 4。.compareToignOreCase（）を使用して、ケースを無視して比較します。 5。objects.equals（）またはセーフコールメソッドを使用して、ヌル文字列を処理して、ヌルポインターの例外を回避します。要するに、オブジェクトが位相にあるかどうかを確認するために明示的に必要な場合を除き、文字列コンテンツの比較に==を使用しないでください。

MultiProcessing.Queueを使用して、複数のプロセスと消費者のシナリオに適した複数のプロセス間でデータを安全に渡す。 2。MultiProcessing.Pipeを使用して、2つのプロセス間の双方向の高速通信を実現しますが、2点接続のみ。 3.値と配列を使用して、シンプルなデータ型を共有メモリに保存し、競争条件を回避するためにロックで使用する必要があります。 4.マネージャーを使用して、リストや辞書などの複雑なデータ構造を共有します。これらは非常に柔軟ですが、パフォーマンスが低く、複雑な共有状態を持つシナリオに適しています。データサイズ、パフォーマンス要件、複雑さに基づいて適切な方法を選択する必要があります。キューとマネージャーは、初心者に最適です。

BOTO3を使用してファイルをS3にアップロードしてBOTO3を最初にインストールし、AWS資格情報を構成します。 2。boto3.client（ 's3'）を介してクライアントを作成し、upload_file（）メソッドを呼び出してローカルファイルをアップロードします。 3. S3_Keyをターゲットパスとして指定し、指定されていない場合はローカルファイル名を使用できます。 4. filenotfounderror、nocredentialserror、clienterrorなどの例外を処理する必要があります。 5。ACL、ContentType、StorageClass、Metadataは、exrceargsパラメーターを介して設定できます。 6。メモリデータについては、bytesioを使用して単語を作成できます

pythonlistscani実装Append（）penouspop（）popoperations.1.useappend（）2つのBelief stotetopthestack.2.usep op（）toremoveandreturnthetop要素、保証済みのtocheckeckeckestackisnotemptoavoidindexerror.3.pekattehatopelementwithstack [-1]

Pythonscheduleライブラリを使用して、タイミングタスクを簡単に実装します。まず、PipinstallScheduleを介してライブラリをインストールし、スケジュールモジュールと時間モジュールをインポートし、定期的に実行する必要がある関数を定義し、スケジュールを使用して時間間隔を設定してタスク関数を結合します。最後に、スケジュールを呼び出してください。たとえば、10秒ごとにタスクを実行すると、スケジュールとして記述できます。すべて（10）.seconds.do（job）。数分、数時間、日、週などをサポートし、特定のタスクを指定することもできます。