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- 使用Python通用对象池化库来提高效率的方法
- 对象池模式主要适用于以下应用场景：资源受限的场景。比如，不需要可伸缩性的环境（CPU、内存等物理资源有限），CPU性能不够强劲，内存比较紧张，垃圾收集，内存抖动会造成比较大的影响，需要提高内存管理效率，响应性比吞吐量更为重要。在内存中数量受限的对象。创建成本高的对象。大量的存活期短且初始化成本低的对象池化，以降低内存分配和再分配成本，避免内存碎片。Python的这样的动态语言，GC是依靠引用技术来来保证对象不会过早的回收，某些场景下可能出现虽然创建了但是没人使用的空闲期，导致对象被回收了。可以委托给对象池
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python 363浏览 收藏
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- Python实现的线性搜索算法的详细解析
- 线性搜索是最简单的搜索算法，从数据集的开头开始，检查每一项数据，直到找到匹配项，一旦找到目标，搜索结束。线性搜索算法的缺点需要注意的是线性搜索算法尽管简单，但不适用数据大的情况，由于算法将每个数据一一比较，所以数据越多，耗时越长。线性搜索算法的优点1、数据集不必有序，不需要结构化数据2、不受插入和缺失的影响。由于线性搜索未调用要排序的列表，因此可以插入和删除添加的元素3、数据量越小，线性搜索算法效率越高线性搜索算法图文实例设k=1，从数组中找到对应的值。1、从第一个元素开始，将ķ与每个元素X比较2、如果x
- 文章 · python教程 | 1年前 | 算法的概念 363浏览 收藏
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- 我的生活中的Python
- 嗨...我很高兴在在线学习搜索中发现了本教程。第一天培训的开场和介绍进行得很顺利。但我认为，你提到的重要网站的新闻可以作为参考书，让大家在培训期结束前查看并受益。因为并不是每个参加课程的人都具备完整的软件技能。多学科人士。每个人都想记住训练日的消息并接受训练。我就是其中之一...
- 文章 · python教程 | 1年前 | 363浏览 收藏
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- Python：Python 作为数据分析工具的简介
- python因其简单性、多功能性和庞大的库生态系统而成为最流行的数据分析语言之一。无论您是初学者还是经验丰富的程序员，python都提供了强大的工具来帮助分析、操作和可视化数据。本文介绍了python作为一种数据分析工具，并解释了为什么它对于任何有抱负的数据分析师来说都是必不可少的。为什么使用python进行数据分析？python作为数据分析工具脱颖而出的原因有几个：易于学习：python的语法简单易读，这使其成为初学者的绝佳选择。丰富的库生态系统：python提供了大量专为数据操作、分析和可视化而设计的
- 文章 · python教程 | 9个月前 | 363浏览 收藏
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- 介绍作为PowerBI专家的自由职业者提供了巨大的机会，但要在这个竞争激烈的领域中蓬勃发展，需要的不仅仅是技术技能。为了脱颖而出，自由职业者需要一种结合专业知识、有效的投资组合构建和网络的策略。在本博客中，我们探讨了五个关键技巧，可以帮助PowerBI自由职业者提升职业生涯并吸引长期客户。1.建立一个突出多样化技能的组合全面的产品组合对于PowerBI自由职业者来说至关重要。客户希望看到您能够处理不同类型的项目，从构建仪表板到复杂的数据模型。包括现实世界用例：展示解决现实世界问题的项目，以突出您解决问题的
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- virtualenv使用指南你已经安装了virtualenv环境，却在使用时遇到了问题，显示“commandnot...
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- 大家好，我在使用Nginx在VPS服务器上部署Flask应用程序时遇到问题。该应用程序在本地测试以及在Heroku上托管时都运行良好。但是，当部署在我的VPS上时，任何受@jwt_required()保护的路由都会抛出422错误。细节：服务器设置：UbuntuVPSNginx作为反向代理Gunicorn运行Flask应用程序Flask-JWT-Extend用于JWT身份验证有效方法：所有没有@jwt_required()装饰器的API路由都可以完美工作。部署在Heroku上时，相同的应用程序可以按预期工作
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