排序
redis數(shù)據(jù)淘汰策略介紹
本文講的是 當(dāng)redis設(shè)定了最大內(nèi)存之后,緩存中的數(shù)據(jù)集大小超過(guò)了一定比例,實(shí)施的淘汰策略,不是刪除過(guò)期鍵的策略,雖然兩者非常相似。 在 redis 中,允許用戶設(shè)置最大使用內(nèi)存大小通過(guò)配置re...
Linux上的日志分析與性能優(yōu)化
linux上的日志分析與性能優(yōu)化 在Linux系統(tǒng)中,日志分析和性能優(yōu)化是非常重要的任務(wù)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行分析,我們可以了解系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),定位問(wèn)題,并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化。本文將介紹如何在L...
如何高效解析縮進(jìn)式路徑并優(yōu)化JavaScript代碼?
提升JavaScript代碼效率:優(yōu)化縮進(jìn)式路徑解析 本文旨在優(yōu)化一段JavaScript代碼,使其更高效地從包含縮進(jìn)的字符串中提取路徑層級(jí)信息。原始代碼功能正常,但可讀性、簡(jiǎn)潔性和異常處理能力有待提...
Linux日志中的磁盤I/O問(wèn)題怎么解決
在linux系統(tǒng)中,磁盤i/o問(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。要解決這些問(wèn)題,可以采取以下方法: 識(shí)別問(wèn)題:首先,需要確定問(wèn)題的根源。可以使用一些工具來(lái)監(jiān)控和分析磁盤I/O性能,例如iostat、iotop...
python刪除列表中的重復(fù)值 python列表去重的三種方法
python列表去重有三種方法:1. 使用集合去重,簡(jiǎn)單但會(huì)打亂順序;2. 使用字典去重并保留順序,適用于可哈希元素;3. 使用列表推導(dǎo)式去重,靈活但效率較低。 在處理Python列表時(shí),去重是一個(gè)常見...
python如何存儲(chǔ)多張圖片
本文將詳細(xì)探討如何使用Python來(lái)存儲(chǔ)多張圖片,希望對(duì)大家有所幫助,閱讀后能有所收獲。 Python 存儲(chǔ)多張圖片的方法 前言 在Python中,存儲(chǔ)多張圖片的方法多種多樣,選擇合適的方法需要考慮圖片...
word文檔怎么轉(zhuǎn)換成excel word轉(zhuǎn)換成excel
可以通過(guò)五個(gè)步驟將 Word 文檔轉(zhuǎn)換為 Excel:準(zhǔn)備 Word 文檔、打開 Excel、導(dǎo)入 Word 文檔、選擇導(dǎo)入選項(xiàng)、完成導(dǎo)入。確保 Word 文檔文本正確格式化,并選擇“作為表”選項(xiàng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)。如有必要,...
python中input是什么意思 python輸入函數(shù)功能說(shuō)明
input函數(shù)在python中用于從用戶獲取輸入。其基本用法是通過(guò)提示用戶輸入并存儲(chǔ)在變量中,示例:user_input = input('請(qǐng)輸入你的名字: ')。此外,input函數(shù)返回字符串類型,需要使用int()或float...
SQL Server的通用分頁(yè)存儲(chǔ)過(guò)程 未使用游標(biāo),速度更快!
使用SQL Server時(shí),分頁(yè)處理一直是個(gè)比較棘手的問(wèn)題 正常情況下,SQL Server服務(wù)器上會(huì)對(duì)使用頻率大的Table建立合適的索引 這樣能大幅度的提高數(shù)據(jù)庫(kù)本身的數(shù)據(jù)檢索速度,建立索引的方法就不細(xì)...
什么是redis持久化
redis是一種高級(jí)key-value數(shù)據(jù)庫(kù)。它跟memcached類似,不過(guò)數(shù)據(jù)可以持久化,而且支持的數(shù)據(jù)類型很豐富。有字符串,鏈表,集 合和有序集合。支持在服務(wù)器端計(jì)算集合的并,交和補(bǔ)集(difference)等...
有哪些Python相關(guān)的書籍和在線課程推薦?
python學(xué)習(xí)資源推薦:1.書籍:《python速成課程》適合初學(xué)者,《python cookbook》適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者,《流暢的python》適合進(jìn)階學(xué)習(xí)。2.在線課程:coursera的《python for everybody》、e...