图解 Python 深拷贝和浅拷贝
admin 9年前 (2015-09-30) 3369浏览 0评论
Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果。 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。 对象赋值 直接看一段代码: will = ["Will", 28, ["Python",...
admin 9年前 (2015-09-30) 3369浏览 0评论
Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果。 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。 对象赋值 直接看一段代码: will = ["Will", 28, ["Python",...
admin 10年前 (2015-02-06) 3034浏览 0评论
数据结构 数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构。换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西。在Python中有四种内建的数据结构,分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。大部分的应用程序不需要其他类型的数据...
admin 10年前 (2014-11-06) 3738浏览 0评论
虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析,但是让人放心的是,当问题发生的时候,Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题。 分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题: 正运行的多快 速度瓶颈在哪里 内存使用率是多少 ...
admin 10年前 (2014-11-05) 3375浏览 0评论
linux下使用动态库,基本用起来还是很容易。但如果我们的程序中大量使用动态库来实现各种框架/插件,那么就会遇到一些坑,掌握这些坑才有利于程序更稳健地运行。 本篇先谈谈动态库符号方面的问题。 测试代码可以在github上找到 符号查找 一个应用程序t...
admin 10年前 (2014-11-05) 3895浏览 0评论
一、缘起网站 大约十多年前(1998年),我做了人生中的第一个网站。那是用的语言是 ASP,工具是 FrontPage。 后来(2000~2004年),我做了一段时间网站开发,负责前端到后端、美术到产品的所有内容,使用的语言是 ASP 和 PHP,工...
admin 10年前 (2014-07-23) 4210浏览 0评论
python是一门很强大且易用的脚本语言.一直很想好好学习python很久了,在阅读完了<python学习手册>后,算是在python方面入了门.由于墙的存在,想要很方便的访问国外网站就需要梯子,而shadowsocks是其中的比较简单而...
admin 11年前 (2014-06-23) 6178浏览 0评论
1、错误现象 ThreadingHTTPServer 实现的 http 服务,如果客户端在服务器返回前,主动断开连接,则服务器端会报 [Errno 32] Broken pipe 错,并导致处理线程 crash. 下面先看个例子,python 版本:...
admin 11年前 (2014-03-26) 3284浏览 0评论
在《Core Python Programming 2nd》中学习到了装饰器,这对我来说是个完全陌生的语法,第一遍愣是没看懂,很有必要记一下。 第一眼看到这个词Decorator,我联想到了DP中的Decorator模式,后来才知道完全不是这么一回事...
admin 11年前 (2014-03-26) 3166浏览 0评论
新年好~ 那么,很久没有更新了,其实想想也没多少可以写的,因为Python的文档似乎很全面的说……能做的差不多只有翻译和整理了,英文过关的朋友不妨直接去doc.python.org这里查看相关资料 :) 转载请注明原作者和原文地址,多谢! 今 天来...
admin 12年前 (2013-04-26) 2708浏览 0评论
这次算不上什么技巧分享,只是在碰到了一个bug之后整理的东西,希望各位在看过之后不会在犯同样的错误。 首先,还是用同为解释型语言的PHP开刀: php > $a = array(1,2,3); php > $b = array($a,$a...
admin 12年前 (2013-04-26) 3090浏览 0评论
class x(object): __se = None a = None def __new__(cls): if cls.__se is None: cls.__se = super(x, cls).__new__(cls) return cls...
admin 12年前 (2013-04-23) 3007浏览 0评论
关于深拷贝与浅拷贝 import copy li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, [7, 8, 9] ] li1 = li[:] #切片拷贝 li2 = copy.copy(li) #浅拷贝 li3 = copy.deepcopy(li) ...