一日一技：在Python里面的常用常量字符串摄影：产品经理地点：龙井村曾经，当我想实现：从24个小写字母中随机选择一个字母的时候，我是这样写代码的：importrandomletter=random.choice(‘qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm‘)后来，我知道了，原来代码可以这样写：importrandomimportstringletter=random.choice(s
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2020-12-08 12:01:30
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一日一技：在Python中像字典一样持久化数据摄影：产品经理买单：kingname我们知道，如果我们在Python中想把一段数据持久化到硬盘上，最简单的办法就是写文件：withopen(‘data.txt‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘)asf:f.write(‘username：1234567\n‘)f.write(‘password:9876543\n‘)但这样做有一个弊端，就是在
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2020-12-08 12:00:14
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一日一技：Python下面最简单的单例模式写法摄影：产品经理买单：kingname二十几种设计模式中，单例模式是最简单最常用的一种。在其他语言里面实现单例模式要写不少代码，但是在Python里面，有一种非常简单的单例模式写法。为了演示这种简单的写法，我们首先创建一个文件，DBUtil.py文件，用来模拟数据库操作类。这个文件里面的代码如下：classDBUtil:def__init__(self)
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2020-12-08 11:59:58
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温馨提示：本文基于Kafka2.2.1版本。本文主要是以源码的手段一步一步探究消息发送流程，如果对源码不感兴趣，可以直接跳到文末查看消息发送流程图与消息发送本地缓存存储结构图。从上文初识KafkaProducer生产者，可以通过KafkaProducer的send方法发送消息，send方法的声明如下：Future<RecordMetadata>send(ProducerRecord&l
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2020-12-08 11:59:45
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一日一技：一个生成器如何当两个用？摄影：产品经理买单：kingname我们知道，Python里面的生成器只能被消费一次，例如下面的代码：defname_generator():fornamein[‘产品经理‘,‘kingname‘]:yieldnamedefsay_hello(g):print(‘hello函数开始运行‘)fornameing:print(‘hello‘,name)print(‘h
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2020-12-08 11:58:59
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使用yield压平多层嵌套字典列表混合数据摄影：产品经理买单：kingname在上一篇文章里面，我们讲到了如何使用Python的yield关键字简化代码，压平多层嵌套字典的。那么如果我们的数据不仅仅有字典，还有列表，是一个字典列表多层嵌套的数据怎么办呢？例如：nest_dict={‘a‘:1,‘b‘:{‘c‘:2,‘d‘:3,‘e‘:{‘f‘:4}},‘g‘:{‘h‘:5},‘i‘:6,‘j‘:{
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2020-12-08 11:58:44
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温馨提示：整个KafkaClient专栏基于kafka-2.3.0版本。1、KafkaProducer概述根据KafkaProducer类上的注释上来看KafkaProducer具有如下特征：KafkaProducer是线程安全的，可以被多个线程交叉使用。KafkaProducer内部包含一个缓存池，存放待发送消息，即ProducerRecord队列，与此同时会开启一个IO线程将ProducerR
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2020-12-07 12:49:28
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一日一技：如何用Python让自己变成天选之子摄影：产品经理厨师：kingname请大家猜一猜下面这段代码的运行效果：importrandomimporttimepeople=[‘kingname‘,‘王小一‘,‘李小二‘,‘张小三‘,‘刘小四‘,‘卢小五‘,‘马小六‘,‘周小七‘,‘丁小八‘,‘朱小九‘]foriinrange(1,11):lucky_guy=random.choice(peop
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2020-12-07 12:47:52
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一日一技：如何正确获取MongoDB集合里面的最后一条数据摄影：产品经理厨师：kingname在我们使用Python查询MongoDB的时候，一般会使用MongoDB的集合（collection）对象的find()方法或者find_one()方法：importpymongohandler=pymongo.MongoClient().chapter_7.example_data_4#获得一个游标操作
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2020-12-07 12:47:33
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一日一技：使用Locust对网络接口进行压力测试摄影：产品经理买单：kingname最近，有同学反应我的博客[1]访问速度有点慢，那么我如何直观地知道我博客的访问速度呢？我们可以使用Locust这个基于Python的压力测试工具来测试博客的访问速度。首先使用pip安装Locust:python3-mpipinstalllocust如果在macOS下安装出现了如下的报错信息：那么需要先执行如下命令：
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2020-12-07 12:47:03
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