Comment se connecter à la base de données en python

Le refactorisation n'est pas la réécriture, mais l'amélioration de la structure et de la lisibilité du code sans modifier la fonction. Les situations de reconstruction courantes comprennent des fonctions ou des classes trop importantes, de nombreux codes répétitifs, une dénomination des variables floues et des processus de contrôle complexes. Le refactorisation devrait commencer par des détails, tels que la division de grandes fonctions, l'extraction du code en double, la simplification du jugement conditionnel et l'amélioration de la dénomination variable. Les outils et les tests sont la clé. L'utilisation de Pytest, Black, Isort, Flake8, MyPy et d'autres outils pour coopérer avec les tests unitaires peut garantir que les modifications sont sûres. Le refactorisation doit être optimisé en continu à partir d'une petite manière, plutôt que de le réécrire en même temps.

La gestion de la mémoire de Python se compose de mécanismes d'allocation et de recyclage automatique. Lors de la création de variables, la mémoire sera allouée à partir du pool de mémoire ou du System Malloc en fonction de la taille de l'objet. Les petits objets utilisent préférentiellement les pools de mémoire pour améliorer l'efficacité. Le recyclage de la mémoire repose principalement sur le comptage de référence et le collecteur de déchets (module GC). Le comptage de référence est à zéro et la mémoire est libérée, tandis que les références circulaires sont traitées par le collecteur de déchets. Pour réduire l'utilisation de la mémoire, le tableau, le tableau Numpy, le générateur et \ _ \ _ slots \ _ \ _ \ _ peuvent être utilisés. La mémoire n'est pas libérée immédiatement à la fin de la fonction Del ou de la fonction, qui peut être causée par un retard de collecte des ordures, une utilisation de la mémoire externe ou un cache d'objet. Vous pouvez utiliser des outils Tracemalloc ou Memory \ _Profiler pour analyser la situation de la mémoire.

La récursivité est une méthode pour les appels de fonction pour résoudre des problèmes dans Python, et convient à des scénarios tels que la séquence factorielle, Fibonacci, la traversée de la liste des imbéciles et la recherche binaire. 1. Factorial est calculé récursivement par n * factoriel (n-1), et la situation de base est n == 0 ou 1, et la situation de base est n == 0 ou 1; 2. La séquence de Fibonacci définit F (n) = f (n-1) F (n-2), et la situation de base est f (0) = 0, f (1) = 1, mais l'efficacité récursive naïve est faible, et il est recommandé d'utiliser LRU_CACH pour optimiser; 3. Lorsque vous traversez la liste imbriquée, si les éléments sont des listes, ils seront traités récursivement, sinon ils seront imprimés; 4. La version récursive de recherche binaire recherche la valeur cible dans un tableau ordonné et détermine les intervalles gauche et droit récursif en fonction de la comparaison entre la valeur intermédiaire et la cible. La situation de base est faible> Hig

Le cœur de la journalisation personnalisée est de hériter de la journalisation. 1. Les situations qui doivent être personnalisées comprennent: Pousser les journaux vers Slack ou Dingtalk, l'enregistrement vers la base de données ou l'API, le traitement par niveau et l'ajout d'informations supplémentaires; 2. La méthode d'implémentation consiste à hériter de la logging. 3. Lorsque vous l'utilisez, vous devez faire attention à la gestion des exceptions, à la mise en forme de sortie, à la définition des niveaux et des formateurs appropriés et éviter les problèmes de sortie et de propagation en double.

Dans Python, la différence entre la rupture et la poursuite est que: 1. La rupture est utilisée pour terminer la boucle entière immédiatement, qui est souvent utilisée pour quitter la boucle tôt ou terminer la tâche de recherche; 2. Continue saute uniquement l'itération actuelle et continue d'exécuter la boucle suivante, ce qui convient pour ignorer des éléments spécifiques ou le filtrage des données. Par exemple, utilisez Break après avoir trouvé une correspondance lors de la recherche d'une liste et sautez les entrées non valides avec Continuez lors du nettoyage des données. Bien que les deux contrôlent le flux de cycle, leurs fonctions sont complètement différentes.

Il existe trois façons de carreler les listes imbriquées dans Python: Premièrement, utilisez la compréhension de la liste, la syntaxe est [itemForsublistinList_of_listsForIteminsublist], qui convient aux listes bidimensionnelles; Deuxièmement, utilisez itertools.chain, qui comprend itertools.chain.from_iterable (list_of_lists) ou itertools.chain (* list_of_lists), qui a de meilleures performances; Troisièmement, lorsqu'il s'agit de nidification irrégulière, des déclarations de jugement doivent être ajoutées, par exemple, en utilisant Isinstance (subliste, liste) pour distinguer les listes de non

Le threading.lock est nécessaire pour empêcher les conditions de course pour les ressources partagées dans des environnements multiples. 1. Créer un verrouillage de verrouillage = filetage.lock (); 2. Utiliser aveclock: assurez-vous l'atomicité de l'opération des variables partagées; 3. Plusieurs fils accumulent 100 000 fois pour les compteurs, et le résultat final est correct de 500 000; 4. Il est recommandé d'utiliser l'instruction avec gérer automatiquement l'acquisition et la libération de verrous; 5. Évitez l'acquisition imbriquée des verrous et utilisez du threading.rlock () si nécessaire; 6. La portée de la serrure doit être aussi petite que possible pour améliorer les performances; 7. Faites attention à éviter les impasses en raison d'une ordonnance de verrouillage incohérente.

Python est largement utilisé dans l'informatique scientifique car ses bibliothèques matures et ses chaînes d'outils peuvent gérer diverses tâches. Les points clés comprennent: 1. Installez les bibliothèques de base telles que Numpy (tableaux efficaces et fonctions mathématiques), SCIPY (opérations mathématiques avancées), Matplotlib (visualisation des données) et Pandas (traitement des données de table), qui peuvent être installées via PIP ou Conda; 2. Remplacer les listes natives par Numpy pour améliorer les performances et prendre en charge les opérations vectorisées, les mécanismes de diffusion et les fonctions d'algèbre linéaire; 3. SCIPY fournit des outils mathématiques complexes tels que l'intégrale, l'optimisation et la transformée de Fourier, tels que l'utilisation de la fonction quad pour calculer les intégrales définies; 4. Matplotlib et sa bibliothèque d'encapsulation SeaBorn sont utilisées pour l'affichage du graphique, les paramètres de style de support et le professionnalisme