04 install youtube app windows 10 download(怎樣才能學好python語言？)

，在以前的基礎上零零碎碎學了一些新的東西，還算是有所收獲，但是前面講的很基礎很簡單，到ex40之后突然難度增加不是很懂在講些什么。

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3.Python學習手冊

豆瓣評分：8.1

內容簡介：《Python學習手冊(第3版)》講述了：Python可移植、功能強大、易于使用，是編寫獨立應用程序和腳本應用程序的理想選擇。無論你是剛接觸編程或者剛接觸Python，通過學習《Python學習手冊(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python語言基礎。讀完《Python學習手冊(第3版)》，你會對這門語言有足夠的了解，從而可以在你所從事的任何應用領域中使用它。

豆瓣書友推薦：用了兩周的時間將這本書啃了一下，還有200多頁的電子版沒看，但還是忍不住先來評論。既是總結自己，也想幫助別人。

本書總評：

優點：解釋詳細，例子豐富；關于Python語言本身的講解全面詳盡而又循序漸進不斷重復，同時詳述語言現象背后的機制和原理；除語言本身，還包含編程實踐和設計以及高級主題。

缺點：有些厚；翻譯不佳；代碼練習題很少；

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4.Python基礎教程

豆瓣評分：8.0

內容簡介：本書是經典教程的全新改版，作者根據Python 3.0版本的種種變化，全面改寫了書中內容，做到既能“瞻前”也能“顧后”。本書層次鮮明、結構嚴謹、內容翔實，特別是在最后幾章，作者將前面講述的內容應用到了10個引人入勝的項目中，并以模板的形式介紹了項目的開發過程。本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是 Python方面的技術專家，也能從書里找到令你耳目一新的東西。

豆瓣書友推薦：寫得挺生動親民的，很好的入門書。

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5.Python核心編程

豆瓣評分：8.0

內容簡介：學習專業的Python風格、最佳實踐和好的編程習慣；

·加強對Python對象、內存模型和Python面向對象特性的深入理解；

·構建更有效的Web、CGI、互聯網、網絡和其他客戶端/服務器架構應用程序及軟件；

·學習如何使用Python中的Tkinter和其他工具來開發自己的GUI應用程序及軟件；

·通過用C等語言編寫擴展來提升Python應用程序的性能，或者通過使用多線程增強I/0相關的應用程序的能力；

·學習Python中有關數據庫的API，以及如何在Python中使用各種不同的數據庫系統，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

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6.流暢的Python

豆瓣評分：9.5

內容簡介：本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。

php面試題 memcache和redis的區別

Redis與Memcached的區別

傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題

實際MySQL是適合進行海量數據存儲的，通過Memcached將熱點數據加載到cache，加速訪問，很多公司都曾經使用過這樣的架構，但隨著業務數據量的不斷增加，和訪問量的持續增長，我們遇到了很多問題：

1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表，Memcached也需不斷跟著擴容，擴容和維護工作占據大量開發時間。

2.Memcached與MySQL數據庫數據一致性問題。

3.Memcached數據命中率低或down機，大量訪問直接穿透到DB，MySQL無法支撐。

4.跨機房cache同步問題。

眾多NoSQL百花齊放，如何選擇

最近幾年，業界不斷涌現出很多各種各樣的NoSQL產品，那么如何才能正確地使用好這些產品，最大化地發揮其長處，是我們需要深入研究和思考的

問題，實際歸根結底最重要的是了解這些產品的定位，并且了解到每款產品的tradeoffs，在實際應用中做到揚長避短，總體上這些NoSQL主要用于解

決以下幾種問題

1.少量數據存儲，高速讀寫訪問。此類產品通過數據全部in-momery 的方式來保證高速訪問，同時提供數據落地的功能，實際這正是Redis最主要的適用場景。

2.海量數據存儲，分布式系統支持，數據一致性保證，方便的集群節點添加/刪除。

3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計，節點之間通過gossip方式傳遞集群信息，數據保證最終一致性，后者是一個中心化的方案設計，通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,數據寫入先寫內存和redo log，然后定期買粉絲pat歸并到磁盤上，將隨機寫優化為順序寫，提高寫入性能。

4.Schema 買粉絲，買粉絲-sharding等。比如目前常見的一些文檔數據庫都是支持schema-買粉絲的，直接存儲json格式數據，并且支持買粉絲-sharding等功能，比如mongodb。

面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務場景選擇最合適的產品。

Redis適用場景，如何正確的使用

backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那么何時使用

Memcached,何時使用Redis呢?

如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：

1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。

2 Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。

3 Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。

拋開這些，可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別，理解Redis的設計。

在

Redis中，并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的

key的信息，如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據“swappability =

age*log(size_in_memory)”計

算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以

保持超過其機器本身內存大小的數據。當然，機器本身的內存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存

中的數據swap到磁盤中的時候，提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存，所以如果更新需要swap的數據，Redis將阻塞這個

操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。

使用Redis特有內存模型前后的情況對比：

VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used

VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used

VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used

VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used

VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

當

從Redis中讀取數據的時候，如果讀取的key對應的value不在內存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據，然后再返回給請求方。

這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行

批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是無法滿足大并發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程

池的大小，對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行并發操作，減少阻塞的時間。

如果希望在海量數據的環境中使用好Redis，我相信理解Redis的內存設計和阻塞的情況是不可缺少的。

補充的知識點：

memcached和redis的比較

1 網絡IO模型

Memcached是多線程，非阻塞IO復用的網絡模型，分為監聽主線程和worker子線程，監聽線程監聽網絡連接，接受請求后，將連接描述

字pipe 傳遞給worker線程，進行讀寫IO, 網絡層使用libevent封裝的事件庫，多線程模型可以發揮多核作用，但是引入了cache

買粉絲herency和鎖的問題，比如，Memcached最常用的stats

命令，實際Memcached所有操作都要對這個全局變量加鎖，進行計數等工作，帶來了性能損耗。

(Memcached網絡IO模型)

Redis使用單線程的IO復用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll、kqueue和select，

對于單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優勢發揮到最大，但是Redis也提供了一些簡單的計算功能，比如排序、聚合等，對于這些操作，單線程模型實

際會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調度都是被阻塞住的。

2.內存管理方面

Memcached使用預分配的內存池的方式，使用slab和大小不同的chunk來管理內存，Item根據大小選擇合適的chunk存儲，內

存池的方式可以省去申請/釋放內存的開銷，并且能減小內存碎片產生，但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費，并且在內存仍然有很大空間時，新的數據也可

能會被剔除，原因可以參考Timyang的文章：買粉絲://timyang.買粉絲/data/Memcached-lru-evictions/

Redis使用現場申請內存的方式來存儲數據，并且很少使用買粉絲-list等方式來優化內存分配，會在一定程度上存在內存碎片，Redis

跟據存儲命令參數，會把帶過期時

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