比如说A拷贝B，A里面的值发送变化时候B也会发生变化，浅拷贝和深拷贝一般出现在一个变量里有多个元素，有可变的元素和不可变的元素，比如若说A浅拷贝B，其中B可变元素变了，A也变了，B中不可变元素变了，A不会变，深拷贝则是，其中不管哪个元素变了后，两者互不影响受限。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
代码注释分单行和多行注释， 单行注释用#，多行注释可以用三对双引号""" """
2、使用update()，为给定键提供的最后一个值将永远占上风。在循环中创建常规字典需要O(nm)，而从最终字典中检索一个键需要O(1)。
列表反向、排序 reverse sort（带参数，可指定按正序/ 反序排）
2、该列表可以通过公共实例属性访问.maps，用户可以更新。映射.maps顺序与传递到中间的顺序匹配。
在Python中不同的异常可以用不同的类型（Python中统一了类与类型，类型即使类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误。
不可变类型：值改变，id也跟着变了，证明申请了新的内存空间来存新值，根本没有改变量值
注：此方法一般无须定义，因为Python是一个高级语言。程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用时由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
一.变量的赋值操作 x=1 a=10 b=10 # #链式赋值 a=b=c=d=e=f=10 print(a,b,c,d,e,f) #多元赋值 #方式一 x=1 y=2 z=x #z=1 x=y #x=2 y=z #y=1 print(x,y) #方式二：python特有 x,y=y,x print(x,y) #增量赋值 x=10 x+=1 #x=x+1 print(x) #解压序列类型 s='hello' a=s[0] b=s[1] c=s[2] d=s[3] e=s[4] print(a,
pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的，这对于生产环境来说，是一种简单而正确的方式，然而，对于我们的开发环境，基于这样的管理方式，带来了可怕的第三方依赖管理的难题，virtualenv适时出现了，拯救了广大被依赖问题困扰的Python程序员。virtualenv无疑是成功的，它为每个项目创建一个虚拟环境，使得项目的依赖全部在一个虚拟且封闭的环境中，互不干扰。然而，这就够了吗？想象下面一种场景：你的新项目在Python 3.3下面开发，而你维护的旧项目，却工作在Python 2.7之上，为了完
1、ChainMap支持与常规字典相同的API访问现有密钥。可以用字典样式的键来搜索现有的键，或者可以用.get()。
在Python程序中，如果我们把单个或多个字符用单引号或者双引号包围起来，就可以表示一个字符串。
echo 下载安装pythonz curl -kL https://raw.github.com/saghul/pythonz/master/pythonz-install | bash echo 添加到bashrc echo "[[ -s $HOME/.pythonz/etc/bashrc ]] && source $HOME/.pythonz/etc/bashrc" >> ~/.bashrc echo 重启bash bash echo 安装一些必要的环境 yum groupinstall "Develo
创建对象实例时调用__new__(self,...),基本不用。。。 专门用于实例初始化 __init__(self,...)
可参考： https://stackoverflow.com/questions/22774529/what-is-the-safest-way-to-removing-python-framework-files-that-are-located-in-di
如果只有一条语句要执行，一条用于If，另一条用于else，则可以将所有语句放在同一行中
当要从两个中选择一个时，会很困惑。现在，初学者最常问的问题是哪个更好：Java还是python。
自己在写代码的时候很少去关注变量的比较要如何实现，基本都是直接使用 == 。今天就借此机会聊聊 Python 中的比较运算符。
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。 为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。 为什么会这样？ Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是： Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。 全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。 很多操作都被转换为单个字节码指令。 使用dis包可以很容易
安装完python后，python自带一部分模块，自带的模块又称作内置模块。其中一部分模块在路径Lib下。（这里的文件夹可以看做包，可以把多个模块放进一个包里）
在上一篇《如何给列表降维？sum()函数的妙用》中，我们介绍了这个用法，还对 sum() 函数做了扩展的学习。
pyenv可以帮助你在一台开发机上建立多个版本的python环境， 并提供方便的切换方法。
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
yum install -y gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel zlib-devel bzip2-devel readline-devel
1.1 流程控制之for循环 1.2 开发工具IDE 1.2.1 为何要用IDE 很多语言都有比较流行的开发工具，比如JAVA 的Eclipse, C#,C++的VisualStudio, Python的是啥呢？ Pycharm，最好的Python 开发IDE 1.2.3 创建目录 你以后写的项目可能有成百上千个代码文件 ，全放在一起可不好，所以一般把同样功能的代码放在一个目录，我们现在以天为单位，为每天的学习创建一个目录day1,day2,day3...这样 1.2.4 创建代码文件
Swift 5.0 最重要的自然是ABI Stability， 对此可以看这篇 Swift ABI 稳定对我们到底意味着什么 。
利用云服务器的高性能,可以方便录制任意抖音直播或m3u8视频内容。可以考虑在推送到企微或者切片发送到微信。
最近在python开发的过程中，发现了一些比较有意思的问题，确实让自己在开发过程中被恶心了一把，所以开了这个连续的更新博文，之后会持续的按第一第二第三这种版本下去，更新一些比较有意思的python代码问题。
因为安装的 PyHook3 没安装对吧，有点问题，就想着把它卸载掉，然后再重新安装一个，那应该怎么卸载呢？
会不会认为它是一段伪代码？因为在 Python 中，一般会使用关键词 pass 来填充尚未实现的对象。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
自从我用Python编写第一行代码以来，我就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。在下面，我想介绍并解释其中一些一行程序—可能有一些您还不知道，但对您的下一个Python项目很有用。
字符串格式化的主要使用场景是让变量打印出来，让人看着美观、易于查看。有时会直接print出来；有时会把这些内容写到文件里面，也就是进行日志记录。比如日志文件，设置好格式，后期在查询问题时，就可以快速定位。
2.flask框架正是使用了这个代理的特点,可以在全局中获得当前的上下文,比如current_app,request,session和g
------------------------------------调用方式-------------------------------- import Launcher Launcher.launchBookExamples(['PyDemos.pyw'], trace=False) ----------------------------------Launcher.py--------------------------------
根据一项调查，世界上最常用的编程语言是python。这表明有必要了解 python 中使用的不同编程方法。Pythons以不同的方法存储所有编程数据。一些不同的数据类型是集合、列表、字典。在本文中，我们将了解 python 集以及如何在 python 集中使用 remove（） 和 discard（） 函数。
Swift 6 针对并发做了不少的更新，其中最大的就是默认打开了完全并发检查，之前可选的就是能给项目更多的时间来调整代码。
针对IDLE Shell命令行 ctrl + l Copy:clearwindow.py文件，并放在Python安装目录PythonX\Lib\idlelib下面（我用的是python3.4.3所以路径是：D:\Program Files (x86)\Python35\Lib\idlelib)
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
花下猫语： 相对来说，Python 是一门编写难度较低的语言，然而，这并不意味着在基础的语法层面上，它就没有需要特别注意的用法。事实上，所有的语言系统都存在着一些相似却另有差别的内容，毕竟，它们需要描述的是非常精确的东西，而精确性就带来了差异性。
pip(Python Package Index)是一个以 Python 语言写成的软件包管理系統，使用 pip 可以非常方便的安装和管理 python 软件包
导读： 本系列深入浅出的讲述了如何用 Python 从 0 开始，写一个 web 服务器，并让其与业界流行的 web 框架协同工作，最后还进一步完善了开头的 web 服务器 demo，让其可以支持多并发请求的处理，并解决了过程当中遇到的“僵尸进程”等一系列 socket/网络编程 中的常见问题，图文并茂、循序渐进，是篇非常不错的教程，对了解整个 Web 编程理论相当有帮助，推荐一看。 作者：伯乐在线 - 高世界 翻译 1、什么是 Web 服务器，以及怎样工作的？ 一起写一个 Web 服务器（1） http:
本周我们精选出社区问答进行整理汇总，各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏（点击主菜单中”定制服务“后可见）上寻求解决方案，希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
**注意事项：**序列相加只支持同类型的序列进行相加，比如字符串和列表相加就会报错。
虽然我觉得在 Python 的标准库里的确有不少很恶心的库，但是 re 库肯定不属于这种。尽管它真的有年头没有更新了，但是在我看来，仍不失为动态语言中最好的库之一。 我觉得 Python 作为一种动态语言，竟然没有对正则表达式进行原生支持，真是少见。尽管没有提供（原生的）语法和解释器的支持，但（这个模块）从纯 API 的角度给出了一个设计更加完善的核心系统作为补充的解决方案。然而这个方案也挺诡异的，比方说，它的解析器是用纯 Python 写的，如果你导入库的同时去追踪 Python 就会产生一些很诡异的结
python2.x中multiprocessing提供的基于函数进程池，join后陷入内核态，按下ctrl+c不能停止所有的进程并退出。即必须ctrl+z后找到残留的子进程，把它们干掉。先看一段ctrl+c无效的代码：
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