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Python全栈 MongoDB 数据库（概念、安装、创建数据）

什么是关系型数据库？是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格（二维表），该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格（即表与表之间的联系）。 nosql和关系型数据库比较？优点： 1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。 2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。 3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而关系数据库则只支持基础类型。 4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。缺点： 1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2）不提供对sql语句的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。 3）不提供关系型数据库对事物的处理。 MongoDB简介： MongoDB是一个非关系型数据库他是NOSQL数据库技术相对成熟的一个文档型数据库 MongoDB的数据管理系统是由C++语言编写的 MongoDB支持丰富的增删改查功能并且支持关系型所没有的更多数据类型虽然支持丰富的增删改查但是他不支持SQL语句 MongoDB有着丰富的编程语言接口例如：Python、PHP、C++、JavaScript、C#等 MongoDB也被誉为着最像关系型数据库的NoSQL MongoDB（芒果数据库）数据存储发展阶段：文件管理阶段（.txt、.doc、.xls....）优点：数据可以长期保存有一定的格式化规范可以大量存储使用简单方便缺点：数据一致性差用查找修改不方便数据冗余数据库管理阶段：优点：数据组织结构化降低了冗余提高了增删改查的效率便于扩展方便程序调试做自动化管理缺点：数据库的使用专业性较强相对比较复杂基本概念什么是数据：能够输入到计算机中并被识别处理的信息的集合数据结构：相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成数据库：按照数据结构，存储管理数据的厂库是在数据管理系统软件管理和控制下创建在一定介质上的数据集合数据管理系统：数据管理软件用于维护管理数据库数据库系统：由数据库、数据管理系统，开发工具等组成的工具集合关系型数据库：采用关系模型来组织数据结构的数据库（关系模型：二维表） Oracle（甲骨文）、DB2（IBM）、SQL_Server（微软）、MySQL、Sqlite Sqlite：唯一不需要安装第三方包就可以用的数据库用于嵌入式小形数据库优点：容易理解逻辑类似常见表格使用方便都使用SQL语句 SQL语句本身非常成熟数据一致性高冗余低完整度高技术成熟可以使用外部链接等复杂操作缺点：每次操作都需要SQL语句解析，消耗较大不能很好的满足并发需求，应对海量数据爆发力不从心关系型数据内存存在大量的加锁操作，读写能力受到限制数据不够灵活，有时会有空间数据结构复杂化，造成浪费非关系型数据库（NoSQL：Not only SQL）优点：高并发读写能力强扩展性强，使用灵活优化数据结构，降低数据一致性可以做内存缓存缺点：通用性差，没有SQL操作统一的操作语句操作灵活统一混乱没有join的复杂操作，版本更新快 NoSQL的使用情况： 1.数据一致性要求低 2.处理数据的海量并发 3.数据库大小不能确定需要分布扩展 4.给定的数据结构建立非关系模型更加容易 NoSQL分类：键值数据库 Redis 列存储数据库文档数据库 MongoDB 图形数据库 MongoDB数据库：非关系型数据库文档型数据库 1.由 C++编写的数据管理系统 2.支持丰富的增删改查功能 3.支持丰富的数据类型 4.支持众多的编程语言接口（Python、PHP、C++、JS、C#） 5.在 NoSQL中技术相对比较成熟 MongoDB的安装：自动安装： sudo apt-get install mongodb 默认安装路径： /var/lib/mongodb 配置文件： /etc/mongodb.conf 命令集： /usr/bin 或 /usr/local/bin 手动安装： 1.下载合适版本：www.mongodb.com 2.选择合适位置解压： /usr/local 或 /opt 3. 将bin文件夹下的命令集加入到环境变量 PATH = $PATH：/opt/mongodb/bin export PATH 永久设置：可以将以上两句写入 /etc/rc.local 4.重启系统 whereis 软件名：查看一个软件的路径 Mongodb命令：设置数据库存储的位置： mongod --dbpath 目录设置数据库端口： mongod --port 8080 默认 27017 mongodb的交互模式，操作数据库： mongo 进入mongo shell MongoDB的数据组成结构：键值对组成文档文档组成集合集合组成数据库关系形数据库与非关系型数据库存储数据对比 -------------------------- ID | name | age -------------------------- 1 | Lily | 17 -------------------------- 2 | Lucy | 18 -------------------------- { "_id":1, "name":"Lily", "age":17 }, { "_id":2, "name":"Lucy", "age":18 } 概念对比： MySQL MongoDB 含义 database database 数据库 table collection 表/集合 column filed 字段/域 row document 记录/文档 index index 索引创建库： use databaseName 创建一个stu的数据库 use stu 实际 use是选择使用哪个数据库，当选者使用的数据库不存在时就会自动化创建只有向数据库插入数据时才会真实被创建出来而use后不会马上被创建查看库： show dbs 数据库命名： 1.使用UTF-8字符 2.不能含有 . 、 / 、 \ 、"\0" 字符 3.长度不能超过64字节 4.不能和系统数据库重名习惯上使用小写字母命名系统数据库： admin：存放用户和权限 local：存放本地化数据（不让被共享） config：存储分片信息 db： mongo系统全局变量。绑定当前正在使用的数据库对象当不使用 use选择任何数据库时， db表示test 此时插入数据会创建test数据库数据库备份和恢复：备份： mongodump -h 主机地址 -d 库名 -o 文件名恢复： mongorestore -h 主机地址：端口号 -d 库名文件路径如果库不存在会自动创建库数据库的监测： mongostat insert query update delete ：每秒增查改删的次数 command 每秒运行命令的次数 flushes 每秒和磁盘的交互次数 vsize 使用虚拟内存的大小 mongotop 监测每个数据读写时长 ns 数据集合 total 总时长 read 读时长 write 写时长删除数据库 db.dropDatabase（）删除db所代表的数据库创建集合： db.createCollection（“集合名”）向集合中插入数据时如果这个集合不存在会自动创建 db.集合名.insert(...) 查询集合： show collections show tables 集合命名规则： 1.合法的UTF-8字符串 2.不能有“\0” 3.不能以system. 开头是系统保留前缀 4.不能和关键字重名删除集合： db.集合名.drop（）集合的重命名： db.集合名.renameCollion("新集合名") 文档： MongoDB中的数据组织形式 MongoDB文档：以键值对的形式组成的类似于字典的数据结合是对数据的一种描述键：即文档的域命名规则： 1.utf-8字符串 2.不能有“\0” 3.一个文档中键不能重复文档中键值对是有序的 mongodb 严格区分大小写值：即文档存储的数据也就是mongodb支持的数据类型值类型：整型数 1 2 3 -1 -2 布尔类型 true false 浮点型 3.1415926 Array 数组[1，2，3] Timestamp 时间戳 Data 时间日期 Object 内部文档 Null 空值 String 字符串 Symbol 特殊字符串 binary data二进制字符串 code 代码 regex 正则表达式 ObjectID ObjectID对象 ObjectID：如果在插入文档时没有指定_id域，则系统会自动添加该域作为主键值则是在一个ObjectID类型数据 "_id" : ObjectId("5b764646d4ff0ad8f415f977") 24 位 16进制数 --> 保证所有的_id值的唯一性 8位的文档创建时间 6位机器ID 4位进程id 6位计数器集合中的文档： 1.集合中的文档不一定域的个数相同 2.集合中的文档不一定有相同的域关系型数据库中由表决定字段 MongoDB数据库中由文档决定域集合设计原则：集合的文档应该尽可能的描述同一类内容，有更多相同的域同一类数据信息，尽量不要过多的分散集合存放集合中文档的层次不要包含太多插入文档： db.集合名.insert({name:"tom", age: 15}) save插入文档： db.集合名.save({name:"tom", age: 15}) 插入文档时的键可以不加引号 _id为系统自动天机为主键，如果自己写也可以，但是不能重复插入多条文档： db.集合名.insert（[{name:"tom", age: 15}, {}, {}...]） save插入文档： db.集合名.save([{name:"tom", age: 15}], {}...) 注：如果不使用 _id则 save用法同 insert一样如果加入 _id项此时该文档已经存在是则会覆盖原有文档

2018-08-16

Vue+Django+MySQL搭建指南（个人全栈快速开发）

一技术栈选择前端Vue的所有技术栈： vue2 + vuex + vue-router + webpack UI库： element-ui 网络请求：axios 前端脚手架构建工具：vue-cli

2018-08-06

Python全栈 MySQL 数据库（索引、数据导入、导出）

ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇决定坚持几年为了梦想为了信仰开局一张图表字段重命名（change） alter table 表名 change 原名新名数据类型； SQL查询执行顺序： 3. select ...聚合函数 from 表名 1. where ... 2. group by... 4. having... 5. order by... 6. limit... group by 语句作用：给查询结果进行分组注意： 1. group by之后的字段必须要为 select之后的字段名 2. 如果select之后的字段和group by 之后的字段不一致，则必须对字段进行聚合处理（聚合函数） having 语句作用：对查询结果进一步筛选注意： 1. having语句通常和 group by联合使用，过滤由 group by语句返回的记录集 2. where只能操作表中实际存在的字段， having by可操作由聚合函数生成的显示列 distinct 作用：不显示字段重复值注意： 1.distinct和from之间所有字段都相同才会去重 2.distinct 不能对任何字段做聚合处理运算符： + - * / % ## sudo apt-get install python3-pip 安装pip3 ## sudo pip3 install pymysql 安装mysql 约束： 1.作用：保证数据的完整性、一致性、有效性 2.约束分类 1.默认约束（ default）插入字段时不给该字段赋值则使用默认值 2.非空约束（ not NULL）不允许该字段值有NULL记录 sex enum（“M”,"F","S"） not null defaulf "S" 索引定义：对数据库表色一列或多列的值进行排序的一种结构（Btree方式）优点：加快数据的检索速度缺点： 1.需要占用物理存储空间 2.当对表中数据更新时，索引需要动态维护。降低数据维护速度占用系统资源运行时间检测：开启：set profiling=1；关闭：set profiling=0；查询MySQL变量：show variables like profiling；查询执行记录：show profilings；字段创建索引： create index name on t1（字段名）；索引的分类： 1.普通索引（index）使用规则： 1.可设置多个字段 2.字段值无约束 3.key标志： MUL 创建index 创建表时创建 create table（.... ... index（字段名）， index（字段名2）...）已有表添加index create index 索引名 on 表名（字段名）；查看索引： 1.desc 表名； key：MUL 2.show index from 表名 3.show index from\G；删除索引： drop index 索引名 on 表名； 2.唯一索引（unique）使用规则： 1.可以设置多个字段 2.约束：字段值不允许重复，但可以为NULL 3.key标志： UNI 创建unique： 1.创建表时创建 unique（字段名），.. 2.已有表 create unique index 索引名 on 表名（字段名）；查看、删除和普通索引一致 3.主键索引（primary key）自增属性（ auto_increment，配合主键一起使用）使用规则： 1. 只能有一个主键字段 2. 约束：不允许重复，且不能为NULL 3.key标志： PRI 4. 通常设置记录编号字段 id，能唯一锁定一条记录创建primary key 创建表时： 1. id int primary key auto_increment， 2. 起始值：表（） auto_inctement=10000；已有表： alter table 表名 add primary key（id）；添加：alter table 表名 modify id int auto_inctement；删除： 1.删除自增属性（modify） alter table 表名 modify id int； 2.删除主键索引 alter table 表名 drop primary key； 4.外键索引........ 算法全是 btree 节省时间都一样不同的是约束不同这里btree 算法有人说btree就是btree 不是二叉树但是我觉得就是二叉树没什么区别根据数据量的大小提升速度快能达到几百倍的提速数据导入：作用：把文件系统的内容导入到数据库语法： load data infile “文件名” into table 表名 fields terminated by “分隔符” lines terminated by “\n”；步骤： 1. 数据库中创建对应的表 2. 把文件拷贝到数据库的默认搜索路径中 1.查看默认路径 show variables like “secure_file_priv”； /var/lib/mysql-files/ 2.拷贝文件 sudo cp ~/scoretable.csv /var/lib/mysql-files/ 3.把表导入到数据库数据导出: 作用：数据库中表的记录导出到系统文件里语法： select ... from 表名 into outfile “/var/lib/mysql-files/文件名” fields terminated by “分隔符” lines terminated by “\n”; 步骤： 1.直接执行导出命令 2.自动创建文件 3.默认导出到默认搜索路径文件权限： rwx rw- rw- 1 tarena tarena 所有者所属组 rwx：tarena用户 rw-：同组其他用户 rw-：其他组的用户（mysql） r: 4 w: 2 x: 1 最高权限：7 查看权限：ls -l 文件名修改文件权限： chmod 644 文件名 Excel表格如何转化为 CSV文件打开Excel文件 -> 另存为 -> CSV(逗号分隔) 更改文件编码格式用记事本/编辑器打开,文件->另存为->选择编码导入示例： 3、将scoretable.csv文件导入到数据库的表中 1、在数据库中创建对应的表 create table scoretab( id int, name varchar(15), score float(5,2), number bigint, class char(7) ); 2、把文件拷贝到数据库的默认搜索路径中 1、查看默认搜索路径 show variables like "secure_file_priv"; /var/lib/mysql-files/ 2、拷贝文件 sudo cp ~/scoretable.csv /var/lib/mysql-files/ 3、执行数据导入语句 load data infile "/var/lib/mysql-files/scoretable.csv" into table scoretab fields terminated by "," lines terminated by "\n"; 导出示例：把MOSHOU库下的sanguo表英雄的姓名、攻击值、国家导出来,sanguo.txt select name,gongji,country from MOSHOU.sanguo into outfile "/var/lib/mysql-files/sanguo.txt" fields terminated by " " lines terminated by "\n"; 将mysql库下的user表中 user、host两个字段的值导出到 user.txt select user,host from mysql.user into outfile "/var/lib/mysql-files/user.txt" fields terminated by " " lines terminated by "\n"; 查询 $ sudo -i $ cd /var/lib/mysql-files/ $ ls $ cat sanguo.txt

2018-07-31

Python全栈工程师（类变量、方法、继承、覆盖）

ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇决定坚持几年为了梦想为了信仰开局一张图 Python人工智能从入门到精通补充：实例方法都是操作实例对象的属于此类对象的方法实例变量添加/修改属性：对象.属性名 = 表达式删除： del 对象.属性名类 | 对象 | 实例 class object instance 类的本质上也是对象类可以创建此类对象 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 类：类变量：类变量是类的属性，此属性属于类，不属于此类的实例作用：通常用来储存该类创建的对象的共同属性说明：类变量可以通过该类的实例直接访问类变量可以通过类的实例间接访问类变量可以通过此类的对象__class__属性间接访问示例： # -*- coding:utf-8 -*- # 类变量 class Human: total_count = 0 # 类变量 def __init__(self, name): print(name, '对象被创建') print(Human.total_count) # 0 h1 = Human("zhang") print(h1.total_count) # 0 用此类实例访问类变量 h1.total_count = 100 # 为对象添加实例变量 print(h1.total_count) # 100 优先访问实例变量 print(Human.total_count) # 0 访问类变量 class Human: total_count = 0 # 类变量 def __init__(self, name): print(name, '对象被创建') h1 = Human("zhang") print(Human.total_count) # 0 h1.__class__.total_count = 100 # 为类添加修改实例变量 print(h1.total_count) # 100 间接访问类变量 print(Human.total_count) # 100 访问类变量 # 类变量的应用用类变量记录实例个数 class Human: total_count = 0 # 类变量 def __init__(self, name): print(name, '对象被创建') self.__class__.total_count += 1 # 每次创建对象调用__init__ 类变量加1 def __del__(self): self.__class__.total_count += 1 # 每次析构对象后类变量减1 h1 = Human("zhang") print("此时Human对象的个数是", Human.total_count) # 1 L = [] L.append(Human("li")) L.append(Human("zhao")) print("此时Human对象的个数是", Human.total_count) # 3 del h1 L.pop() print("此时Human对象的个数是", Human.total_count) # 1 类的文档字符串：和函数等一样用__doc__属性访问示例： >>> class Dog: ... '''这是小动物''' ... >>> help(Dog) >>> Dog.__doc__ '这是小动物' >>> 类 __slots__ 列表：作用：限定一个类的创建实例只能有固定的属性（实例变量）不允许对象添加列表以外的属性（实例变量）防止用户因错写属性的名称而发生错误说明： 1.__slots__ 列表绑定一个字符串列表 2.含有__slots__列表的类所创建的实例对象没有__dict__属性（不用字典储存对象的属性 __slots__限制）示例： class Human: # 以下列表限制此类对象只能有这两个属性防止出错 __slots__ = ["name", "age"] def __init__(self, name, age): self.name, self.age = name, age h1 = Human("Ta", 15) print(h1.age) # 15 h1.Age = 18 # 区分大小写出错没有Age属性，也不允许有 print(h1.age) # 15 类方法 @ classmethod 类方法是用于描述类的行为的方法类方法属于类，不属于类的实例说明：类方法需要使用 @classmethod装饰器定义类方法至少有一个形参，第一个形参用于绑定类，约定写“cls” 类和该类的实例都可以调用类的方法类方法不能访问此类创建的实例的属性示例： # 类方法的使用 class A: v = 0 @classmethod def get_v(cls): # cls 用来绑定调用此方法的类 return cls.v # 访问类变量 @classmethod def set_v(cls, value): cls.v = value print(A.get_v()) # 0 A.set_v(100) print(A.get_v()) # 100 a1 = A() # 创建实例 print("a1.get_v=", a1.get_v) # 100 a1.set_v(200) print("a1.get_v=", a1.get_v) # 200 print("A.get_v=", A.get_v) # 200 静态方法 @staticmethod 静态方法是定义在类内部的函数，此函数的作用域是类的内部说明：静态方法需要使用 @staticmethod装饰器定义静态方法与普通函数定义相同，不需要传入self实例参数和cls参数静态方法只能凭借该类的创建实例调用静态方法不能访问变量和实例变量（属性）示例： # 静态方法 class A: @staticmethod def myadd(a, b): return a + b print(A.myadd(100, 200)) # 300 a = A() # 创建实例 print(a.myadd(300, 400)) # 700 # def myadd(a, b): # 和静态方法结果一样 # return a + b # class A: # pass # print(A.myadd(100, 200)) # 300 # a = A() # 创建实例 # print(a.myadd(300, 400)) # 700 实例方法，类方法，静态方法，函数，小结： 1.不想访问类内的和实例内的变量，用静态方法 2.只想访问类变量，不想访问实例变量，用类方法 3.既要访问类变量，也想访问实例变量，用实例方法 4.函数与静态方法相同，只是静态方式的作用域定义在类内继承inheritance/派生derive：什么是继承/派生：继承是从已有的类中派生出新的类，新类具有原类的行为，并能扩充新的行为派生是从已有的类中衍生成新类，在新类上可以添加新的属性和行为作用：用继承派生机制，可以将一些共有的功能加在基类中，实现代码的共享在不改变基类的代码的基础上改变原有的功能名词：基类(base class) / 超类（super class）/父类（father class）派生类（derived class）/子类（child class）子类对象一定是父类对象的类型父类对象不一定是子类对象的类型单继承：语法： class 类名（基类名）语句块说明：单继承是指由一各基类衍生出新的类示例： # 单继承用法 class Human: # 人类的共性 def say(srlf, what): print("说：", what) def walk(self, distance): # 走路 print("走了", distance, "公里") class Student(Human): # 继承 # def say(srlf, what): # print("说：", what) # def walk(self, distance): # 走路 # print("走了", distance, "公里") def study(self, subject): # 派生 print("学习", subject) class Teacher(Student): def teach(self, subject): # 派生 print("教", subject) h1 = Human() h1.say("哈哈") h1.walk(500) s1 = Student() s1.walk(4) s1.say("666") s1.study("python") T1 = Teacher() T1.walk(4) T1.say("666") T1.teach("python") T1.study("Java") 继承说明： python3 任何类都可以直接或间接的继承object类 object类是一切类的超类（父类） class的继承参数不写，默认继承object类一般省略不写 object类的超类是None类的__base__属性： __base__ 属性用来记录此类的基类（父类）Python的内建类： help（__builtins__）覆盖 override 覆盖是指在有继承关系的类中，子类中实现了与基类同名的方法，在子类的实例调用该方法时，实际调用的是子类的覆盖版本，这种现象叫覆盖示例： # 覆盖 override class A: def works(self): print("A.works被调用") class B(A): '''B继承A类''' def works(self): print("B.works被调用") b = B() b.works() # B.works被调用 # B.works 覆盖 A.works 优先调用子类 # A派生B B继承A # 子类对象显示调用基类（被覆盖）方法的方式： # 基类.方法名（实例，实际调用参数） A.works(b) # 用类名显示调用， A.works被调用 super 函数： super（cls， obj）返回绑定超类的实例（要求obj必须是cls类的实例） super（）返回绑定超类的实例，等同于：super（__class__），实例方法的第一个参数），必须在方法内调用作用：借助于super（）返回实例间接调用其父类的覆盖方法 # 用super函数返回的对象调用父类的覆盖方法 class A: def works(self): print("A.works被调用") class B(A): '''B继承A类''' def works(self): print("B.works被调用") def super_works(self): self.works() # B.works被调用 super(B, self).works() # A.works被调用 super().works() # A.works被调用 b = B() b.works() # B.works被调用 super(B, b).works() # A.works被调用 b = B() b.super_works() # B.works被调用显示调用基类的初始化方法：当子类中实现了__init__方法，基类的构造方法不会被调用 def __init__（self， ...） # 用super函数调用父类的覆盖__init__初始化方法 class Human: def __init__(self, n, a): self. name, self.age = n, a print("Human类的 __init__ 方法被调用") def infos(self): print("name:", self.name) print("age:", self.age) class Student(Human): def __init__(self, n, a, s=0): super().__init__(n, a) # 用siper 调用父类的__init__方法 self.score = s # 添加成绩属性 print("Student类的 __init__ 方法被调用") def info(self): super().infos() # 调用父类的方法 print("name:", self.name) print("age:", self.age) print("score:", self.score) # 不调用父类的方法也不会出错但是尽量不要用 s1 = Student("小张", 20) s1.infos()

2018-07-24

全栈开发者要掌握10大编程语言

这是一个全栈web开发者不应该忽视的前端技术。所有web开发人员都需要这种编程语言，因为它是万维网所需的脚本语言。 3. PHP 超文本预处理器(PHP)是一种web开发者常用的服务器端的脚本语言。

2018-07-19

Python全栈工程师（函数嵌套、变量作用域）

ParisGabriel 感谢大家的支持每天坚持一天一篇点个订阅吧灰常感谢当个死粉也阔以 Python人工智能从入门到精通 globals（）/locals（）函数： globals（）返回当前全局作用域内变量的字典 locals（）返回当前局部作用域内变量的字典函数变量：函数名是变量，它在def 语句创建时绑定函数 fa1 = fa 没有括号绑定函数 fa1 = fa（）返回结果函数的变量名可以序列交换算法一个函数可以作为另一个函数的实参传递：例如： def myinput(fn): L = [5, 3, 1, 9, 7] return fn(L) print(myinput(max)) print(myinput(min)) print(myinput(sum)) print(myinput(len)) 函数可以作为另一个函数的返回值：例如： def get_op(): s = input("qing shu ru cao zuo") if s == "zui da": return max elif s == "zui xiao": return min elif s == "he": return sum L = [2, 3, 4, 6,5, 6, 9, 1] print(L) f = get_op() print(f(L)) 函数的嵌套：函数嵌套定义是指一个函数里用def语句来创建其他的函数示例: def fn_outter(): print("fn_outter被调用") def fn_inner(): print("fn_inner被调用") fn_inner() fn_inner() print("fn_outter调用结束") fn_outter() Python的作用域：作用域也叫名字空间，是访问变量时查找变量的范围空间 python的4个作用域：作用域：英文解释缩写局部作用域（函数内） Local（function） L 外部嵌套函数作用域 Enclosing functio loc E 函数定义所在模块（文件）作用域 Global（module） G python内建模块作用域 Builtin（python） B 包含关系（内建>模块>外部嵌套函数>函数内）变量名查找规则：访问变量时，先查找本地变量，然后是包裹此函数外的函数内部的变量，之后是全局变量，最后是内建变量 L ---> E ---> G ---> B 在默认情况下，变量名赋值会创建或者改变当前作用域的变量global语句：告诉解释执行器global语句声明一个或多个变量，这些变量的作用域为模块级别的作用域，也称为全局变量全局声明（global）将赋值语句操作的变量映射到模块文件内部的作用域语法： global 变量1，变量2， .... 说明： 1. 全局变量如果要在函数内部被赋值，则必须经过全局声明（否则会被认为是创建局部变量) 2. 全局变量在函数内部不经过声明就可以直接访问(变量已经存在并关联一个对象) 3. 不能先声明局部变量，再用global声明为全局变量，此做法不附合规则 4. global变量列表里的变量名不能出现在此作用域的形参列表里 nonlocal语句：告诉解释执行器，nonlocal声明变量不是局部变量，也不是全局变量它是外部嵌套函数变量语法： nonlocal 变量名1，变量名2，... 说明： 1. nonlocal 语句只能在被嵌套的函数内部进行使用 2. 访问nonlocal变量将对外部嵌套函数作用域内的变量进行操作 3. 当有两层或两层以上函数嵌套时，访问nonlocal变量只对最近的一层变量进行操作 4. nonlocal语句的变量列表里的变量名，不能出现在此函数的参数列表中 lambda表达式（又称匿名函数）（希腊字母：入）作用：创建一个匿名函数对象同def类似但是不提供函数名格式： lambda[ 参数1，参数...]：表达式说明： 1. lambda 只是一个表达式，它用来创建一个函数对象 2. 当lambda表达式调用时，先执行冒号(:)后的表达式，并返回表达式的结果的引用关系 3. lambda 表达式创建的函数只能包含一条表达式 4. lambda 比函数简单且可以随时创建和销毁，有利于减少程序的偶合度函数： eval （） / exec（）函数 eval(source, globals=None, local=None) 把一个字符串 srouce 当成一个表达式来执行，返回表达式执行的结果 exec(source, globals=None, locals=None) 把一个字符串source 当成程序来执行练习: 写一个函数叫hello(name),部分代码如下: count = 0 def hello(name): print('你好', name) ... 此处代码省略,需要同学们自己填写 ... 此处代码需要改变全局变量来记录此函数曾经被调用过多少次. hello('小张') hello('小李') print('hello 函数被调用', count, '次') # 2次 count = 0 def hello(name): global count count += 1 print("hello", name) hello("name") hello("xiaoli") hello("xiaoliu") hello("xiaowei") hello("xiaozhang") 1. 写一个lambda 表达式，判断这个数的2次方+1是否能被5整除，如果能被整除返回True, 否则返回False 例: fa = lambda x: ..... print(fa(2)) # True print(fa(4)) # False fa = lambda x: (x ** 2 + 1) % 5 == 0 print(fa(2)) # True print(fa(4)) # False 2. 写一个lambda表达式，求两个变量的最大值例如: def mymax(x, y): ... mymax = lambda ... print(mymax(100, 200)) # 200 def mymax(x, y): if x > y: return x else: return y print(mymax(100, 200)) # 200 mymax = lambda x, y: x if x > y else y print(mymax(100, 200)) # 200 1. 给出一个整数n,写一个函数myfac来计算n!(n的阶乘) n! = 1 * 2 * 3 * 4 * ..... * n 如: print(myfac(5)) # 120 def myfac(n): x = 1 for i in range(1, n + 1): x = x * i return x print(myfac(5)) 2. 给出一个整数n,写一个函数计算myfn(n): 1 + 2**2 + 3**3 + .... + n**n的和如: print(myfn(10)) # ??? def myfu(n): s = 0 for x in range(2, n + 1): s += x ** x return s print(myfu(10)) 3. 完全数: 1 + 2 + 3 = 6 (6为完全数) 1,2,3都为6的因数(因数是能被一个数x整除的整数为y,则y为x的因数) 1 x 6 = 6 2 x 3 = 6 完全数是指除自身以外的所有因数相加之和等于自身的数求 4~5个完全数并打印出来答案: 6 28 496 ...... def mywqs(x): s = 0 L = [] for i in range(1, x): if x % i == 0: L.append(i) for i in L: s += i if s == x: return True else: return False i = 0 wqs = 0 while wqs < 5: i += 1 if mywqs(i) == True: print(i) wqs += 1 咳咳又到了吹NB环节 locals（）、globals（）就是一个查询函数以字典形式返回信息而已函数变量？你就就把它看做一个全局变量变量绑定数据而它绑定语句块就这么简单什么是作用域？作用域就是变量的所属范围超过范围就失效在别的地方一般是3个作用域而python有4个内建变量局部变量模块全局变量特殊那个就是两个函数嵌套之间的范围（外部嵌套）分别都是包含关系（内建>模块>外部嵌套函数>函数内）内建函数不可删除或修改其他作用域不能与内建函数重名否则内建函数失效只作用于当前空间自定义函数各作用域各不相干同空间不可重名 global 不管在任何空间使用global都直接声明全局变量 nonlocal 只能在被嵌套函数内部使用多层嵌套只会跳一层 lambda 用表达式创建一个函数和if一样

2018-07-12

Python全栈工程师（数值类型、运算符）

ParisGabriel Python 入门基础 python的应用领域： 1.系统运维 2.网络编程（如：网络爬虫,搜索引擎，服务器编程） 3.科学计算 4.航空领域（如：卫星，导弹，等） 5.人工智能，机器人 6.web开发、 7.云计算 8.大数据以及数据库开发 9.教育 10.游戏，图像处理等等。。 python的优点： 1.面向对象（java、C++、python、C#、swift） 2.开源免费 3.跨平台（windows、Linux、Unix、iOS、Android） 4.混合编程（C、C++、java、.net） 5.应用领域广泛 python的缺点： 1.执行速度没有C、C++快、较慢的java、相对而言也比较慢 2.源代码不能加密 python的组成： 1.程序是由模块组成的 2.模块是由数据、函数、支持库、类等组成的 3.函数是由语句块组成的 4.语句块是有表达式组成的 Python的核心数据类型：（整数int，浮点数float，复数complex，布尔型bool、字符串 str 列表 list 等） 1.十进制表示方式10 200 -100 999八进制：0o177（127）0o11（9） 2.十六进制：0x11（17）0xff（255）0x1a2b3.二进制:0b1110b101 整形数 int整数是不带小数的部分数字正数负数0浮点数：float带有小数部分的数字复数分为两部分：实部（real）虚部（image）虚部是j或J结尾的数字面值：1j（2J）1+2J3-4Jbool有两种1.true 代表条件成立2.false 代表条件不成立true的值是1false的值是0 内置对象： None 是一个表示不存在的特殊对象（空值）用来占位或解除变量的绑定表达式：由数字、数字和运算符组成通常让计算机做一些事会返回结果算数运算运算符： 1.+ 加法 2.- 减法 3.* 乘法 4./ 除法 5.// 地板除 6.** 幂运算 7.% 取余 / 除法：得到的是浮点数不会丢弃小数位 // 地板除：得到的是整数型字节舍去所有小数（没有四舍五入） % 取余：取整除后所剩余的余数（7%3=1） ** 幂运算：优先级： 1.** 2.* / // % 3.+ - 4.（）内的优先级最高优先级越高越先执行同等优先级从左往右依次执行混合类型自动升级：整数加浮点数结果为浮点数基本输入函数： print（格式：print（要打印的内容））多个数据类型要用“，”分开变量：变量就是关联一个对象的标识符并且区分字母大小写标识符的命名：必须以下划线或字母开头，后面跟字母、下划线、整数不能使用Python的关键字命名赋值运算符： “=” 语法：变量名=表达式变量名1=变量名2=表达式变量名=表达式=序列创建一个变量，此变量用来绑定数据对象修改一个变量的绑定关系让其绑定另一个对象当变量不存在时创建变量同事将对象绑定在变量上当变量存在时改变变量的对象一个人变量只能绑定一个对象一个对象可以绑定多个变量序列赋值： a，b = 100,200 Python的自动化内存管理： a=a+b 释放a a=a+b的和变量的交换：交换算法： >>> a=10 >>> b=20 >>> a=a+b >>> b=a-b >>> a=a-b >>> a 20 >>> b 10 第三变量： >>> a=20 >>> b=10 >>> c=a >>> a=b >>> b=c >>> a 10 >>> b 20 序列赋值： >>> a=10 >>> b=20 >>> a,b=20,10 >>> a 20 >>> b 10 >>> 删除变量： del >>> del a 删除变量的同时解除与对象的关联关系，如果能则释放对象 help（“——main——”） tarena@tedu:~$ python3 Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> a = 100 >>> help("__main__") 在交互模式下查看当前作用域的所有变量 Q退出查看自动化内存管理和引用计数：每个对象都会记录有几个变量绑定自身，当引用的数量为0时则此对象将被销毁并且释放内存资源此种自动化内存管理的方式叫引用计数 is/is not 运算符作用：判断两个对象是否是一个对象，当是同一个对象时返回true否则返回 falseis not返回值与is相反 id（obj）函数：返回一个对象在内存中的地址（id（对象）小整数对象值：CPython中，整数-5到256的数永远存在于小数池中不会释放且可重复使用符合赋值算数运算符：y += x 等同于 y = y + xy -= x 等同于 y = y - xy *= x 等同于 y = y * xy /= x 等同于 y = y / xy //= x 等同于 y = y // xy %= x 等同于 y = y % xy **= x 等同于 y = y ** x 练习：写程序打印出1.古代的秤是16两一斤请问216两是几斤几两 print("Answer to question 1:") print(216 // 16, "axe", 216 % 16, "liang") 2.冲凌晨0:0:0计时到现在已经过了63320秒现在是几时几分几秒 print("Answer to question 2:") time = 63320 time // 3600 a = time % 3600 a // 60 a % 60 print(time // 3600, "小时", a // 60, "分钟", a % 60, "秒") 3.温度转换：摄氏度=5.0/9.0*（华氏度-32）请问100华氏度是多少摄氏度？如果当前温度是摄氏度温度能否算出华氏度温度是多少？ print("Answer to question 3:") a = 5.0 / 9.0 * (100 - 32) print("100华氏度＝", a, "摄氏度") a = 100 * 9 / 5 + 32 print("100摄氏度＝", a, "华氏度")

2018-07-01

CoScale为容器和微服务提供全栈监控方案

本文讲的是CoScale为容器和微服务提供全栈监控方案【编者的话】本文介绍了CoSacle为容器和微服务提供的的全栈监控解决方案，包括目前业内对于监控的痛点以及CoScale引入机器学习及人工智能算法解决这些问题的思路

2017-10-11

为什么未来是全栈工程师的世界？

正是这种变革让越来越多的专家走向全栈，让组织内部有更好的交流。你还将看到专家和全栈的两种不同的学习模式，以及全栈工程师的未来。

2017-07-31

极致IT SGG大模型：从Java全栈底座到Python智能体引擎的双栈融合架构

它既指代一套完整的Java全栈+Python智能体双栈融合技术体系（SGG-2026），也涵盖场景图生成（Scene Graph Generation）、结构化梯度分组优化器（SGG Optimizer

2026-09-20

信创终端安全管理难在哪？——内核、外设与审计的适配断点

终端换成国产平台之后，某单位的网络安全员发现，原先那套终端安全策略几乎要推倒重来。

2026-09-12

政务数据安全与信创国产化改造的技术路径解析

政务数据安全与信创国产化改造的技术路径解析摘要：政务数据安全不只是合规要求，更是国家安全的重要组成部分。

2026-08-10

❤️‍🔥❤️‍🔥❤️‍🔥助力信创，FlyFlow 适配国产达梦数据库

更重要的是，FlyFlow已经根据贺波老师的《深入Flowable工作流引擎》一书中的原理，成功适配了国产达梦数据库，为信创事业再添一员猛将。

2024-11-15

🔥mybatis-plus-solon-plugin 发布 3.5.9 赋能 solon 信创开发

官方文档：https://baomidou.com/ Solon 一个号称可以手撕 spring 的信创国产 web 开发框架官网 https://solon.noear.org/ implementation

2024-10-26

国内首个支持国产化信创的开源云原生平台

国产化信创是指中国本土信息技术和创新产业的发展和推广。随着各种形势的复杂变化，推动国产化和信创已成为信息产业发展的重要方向。

2024-08-12

🔥🔥飞龙工作流引擎 FlowLong 发布 0.0.8 信创之光🔥

🔥🔥🔥飞龙工作流 FlowLong 🐉 真正的国产工作流引擎、json 格式实例模型、仿飞书钉钉审批流程设计器 🚩为中国特色审批匠心打造❗简单易懂的核心设计，优美易用的可视化管理界面，纯国产信创工作流首选

2024-06-21

【信创】 JED on 鲲鹏(ARM) 调优步骤与成果 | 京东云技术团队

项目背景基于国家对信创项目的大力推进，为了自主可控的技术发展，基础组件将逐步由国产组件替代，因此从数据库入手，将弹性库JED部署在国产华为鲲鹏机器上(基于ARM架构)进行调优，与Intel (X86

2023-10-12

奇安信登陆科创板网安市场跑出“隐形冠军”

7月22日，在科创板开板一周年之际，国内网络安全行业领军企业奇安信科技集团股份有限公司(下称“奇安信”)正式挂牌交易。

2020-07-22

北京台率先实现首个全栈国产，背后站着谁？

长期以来，4K超高清后期制作被国外工作站与专业非编软件牢牢把持，国产方案即便完成CPU和操作系统的替换，也往往卡在"卡顿、闪退、AI功能用不了"等泥潭里，迟迟走不进核心生产环节。

2026-10-22

Vibe Coding 全栈开发：用 AI 提速，用工程纪律兜底

专业全栈开发者的优势不在敲键盘，而在定义边界、拆解任务、审查代码。下面用 Next.js + TypeScript + Prisma + SQLite 跑通一个任务管理应用。

2026-10-09

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。