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👆 “ Python猫 ” ，一个值得加星标的 公众号 原题 | Unravelling binary arithmetic operations in Python 作者 | Brett Cannon 译者 | 豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者） 声明 | 本翻译是出于交流学习的目的，基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读，内容略有改动。 大家对我解读属性访问的博客文章反应热烈，这启发了我再写一篇关于 Python 有多少语法实际上只是语法糖的文章。在本文中，我想谈谈二元算术运算。 具体来说，我想解读减法的工作原理： a - b 。我故意选择了减法，因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性，与加法操作相比，你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转，但还是得到相同的结果。 查看 C 代码 按照惯例，我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。 >>> def sub () : a - b ... >>> import dis >>> dis.dis(sub) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 BINARY_SUBTRACT 6 POP_TOP 8 LOAD_CONST 0 ( None ) 10 RETURN_VALUE 看起来我们需要深入研究 BINARY_SUBTRACT 操作码

<div class="htmledit_views" id="content_views"> <p>    图数据库本身属于NoSql数据库中的一种，是基于数学中图论实现的一种数据库。不同于传统的关系型数据库将数据存在库表字段中，图数据库将数据和数据之间的关系存在节点和边中，在图数据库中这被称作“节点”和“关系”。没有了库表字段的概念，相当于是把数据存在了一张大宽表中。传统数据库的一些特性如CRUD、处理事务的能力在图数据库中也都支持。</p> <p>    <span style="color:#f33b45;"><strong>这里需要澄清一个概念：图数据库并不是前端展示用的数据库，它不是用来画图的。相反，它是用来存储数据用的，以图的节点和边的方式来存储数据。而前端展现需要用一些前端展示工具，例如D3、ECharts等来实现。</strong></span></p> <p>    本文将以neo4j为例来介绍图数据库的使用。neo4j是由Java实现的开源NoSql图数据库，是图数据库中较为流行的一款。它提供了完整的数据库特性，包括ACID事务的支持、集群支持、备份与故障转移等（部分功能例如集群支持只有在neo4j企业版中才有，社区版不支持）。</p> <p>    在笔者看来，图数据库最大的优势是体现在对数据关系的检索上。如果数据之间的关系很复杂，数据存在了多张表中

大家对我解读属性访问的博客文章反应热烈，这启发了我再写一篇关于 Python 有多少语法实际上只是语法糖的文章。在本文中，我想谈谈二元算术运算。 具体来说，我想解读减法的工作原理：a - b。我故意选择了减法，因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性，与加法操作相比，你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转，但还是得到相同的结果。 查看 C 代码 按照惯例，我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。 >>> def sub(): a - b ... >>> import dis >>> dis.dis(sub) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 BINARY_SUBTRACT 6 POP_TOP 8 LOAD_CONST 0 (None) 10 RETURN_VALUE 看起来我们需要深入研究 BINARY_SUBTRACT 操作码。翻查 Python/ceval.c 文件，可以看到实现该操作码的 C 代码如下： case TARGET(BINARY_SUBTRACT): { PyObject *right = POP(); PyObject *left = TOP(); PyObject *diff = PyNumber_Subtract(left, right); Py_DECREF(right); Py

　　猪肉是大众生活中最常见的肉类，但要满足人们吃猪肉的市场需求，却是一项巨大工程。 　　你有没有发现近两年的猪肉价格是越来越贵了？很大一部分原因是供给出现了缺口。根据国家统计局的数据，2018 年中国猪肉年产量为 5403.74 万吨，同比下降 0.9%，2018 年，中国居民人均猪肉消费量为 22.83 千克，同比增长 13.6%。 　　 2018 年以来，猪瘟进一步刺激了中国猪肉产业的供需矛盾，2019 年生猪存栏 31041 万头，同比下降 27.5%，全年生猪出栏 54419 万头，同比下降 21.6% ，中国白条猪肉平均批发价在 2019 年 10 月曾达到 52.4 元 / 公斤的高价，为了缓解猪肉供给不足，我们甚至需要进口猪肉，据中国海关总署披露，2020 年上半年进口我国进口猪肉达 212.3 万吨，同比增加了 1.4 倍。 　　 　　图｜养猪场中的猪崽（来源：Reuters） 　　从规模化养猪、抵御猪瘟到宰杀投放市场，每个环节都容易出现各种健康卫生问题和养殖风险，但在未来的世界 ，我们吃的猪肉可能不含抗生素、是可持续的，甚至不需要宰杀。 　　 日前，英国肉类培植公司 Higher Steaks 报告称，他们的实验室已经成功地生产出了世界上第一批细胞培植的 “人造肉” 样品——培根条和五花肉。 　　 Higher Steaks 的首席执行官本杰明娜 · 博拉格

对于c#中的async和await的使用，没想到我一直竟然都有一个错误。。 。。还是总结太少，这里记录下。 这里以做早餐为例 流程如下： 倒一杯咖啡。 加热平底锅，然后煎两个鸡蛋。 煎三片培根。 烤两片面包。 在烤面包上加黄油和果酱。 倒一杯橙汁。 当使用同步方式实现时，代码是这样的： using System; using System.Diagnostics; using System.Threading.Tasks; namespace AsyncBreakfast { class Program { static void Main( string [] args) { var sw = new Stopwatch(); sw.Start(); Coffee cup = PourCoffee(); Console.WriteLine( " coffee is ready " ); Egg eggs = FryEggs( 2 ); Console.WriteLine( " eggs are ready " ); Bacon bacon = FryBacon( 3 ); Console.WriteLine( " bacon is ready " ); Toast toast = ToastBread( 2 ); ApplyButter(toast); ApplyJam

对于c#中的async和await的使用，没想到我一直竟然都有一个错误。。 。。还是总结太少，这里记录下。 这里以做早餐为例 流程如下： 倒一杯咖啡。 加热平底锅，然后煎两个鸡蛋。 煎三片培根。 烤两片面包。 在烤面包上加黄油和果酱。 倒一杯橙汁。 当使用同步方式实现时，代码是这样的： using System; using System.Diagnostics; using System.Threading.Tasks; namespace AsyncBreakfast { class Program { static void Main( string [] args) { var sw = new Stopwatch(); sw.Start(); Coffee cup = PourCoffee(); Console.WriteLine( " coffee is ready " ); Egg eggs = FryEggs( 2 ); Console.WriteLine( " eggs are ready " ); Bacon bacon = FryBacon( 3 ); Console.WriteLine( " bacon is ready " ); Toast toast = ToastBread( 2 ); ApplyButter(toast); ApplyJam

1 概述 模板方法模式 (Template Method Pattern)是一种很常见的行为模式。在 超类 / 抽象类 中创建一个 模板方法 ，方法中定义一个算法步骤或框架，让子类在不修改主结构的情况下，重写其中的子步骤。 2 模板方法模式 假如存在一系列对象的方法，他们的步骤是大体一致的，区别只是其中的一个子步骤。这种情况会导致大量重复冗余的代码，当公共部分需要改变时，不得不修改所有相关的对象。如果用 模版方法模式 改造，可以简化逻辑：将其中不变的部分抽离出来，作为一个 模板方法 ，然后让子类只实现差异化的部分代码。 比如， 前面举过的例子 中，网上购物结算可以有多种途径， 支付宝 ， 微信 等等，所以对于“网上购物”，运用 模板方法模式 的思想，便可以将 挑选商品 ， 加入购物车 ， 提交订单 ， 支付结算 这几个步骤，定义成模板方法。其中，前面三个步骤是通用的，最后一个方法，留给子类根据不同的支付方式去实现自己的逻辑。 一般情况下， 模板方法 应该定义为 final ，因为它包含了算法的框架，不应该被子类覆盖重写。类似的，需要子类重写的差异化方法，需要定义为 abstract 。 3 案例 看一个案例加深理解。做披萨的一般顺序是：做披萨皮，加浇头，烘焙。披萨是什么口味，完全看浇头是什么，所以，我们可以用 模版方法模式 来“制作披萨”： public abstract

1、counter 2、闭包 3、generator 4、解数学方程 5、异常 1、python库——counter from collections import Counter breakfast =[ ' spam ' , ' spam ' , ' eggs ' , ' spam ' ] breakfast_counter = Counter(breakfast) breakfast_counter # Counter({'eggs': 1, 'spam': 3}) # 函数 most_common() 以降序返回所有元素，或者如果给定一个数字，会返回该数字前的的元素 breakfast_counter.most_common() # [('spam', 3), ('eggs', 1)] breakfast_counter.most_common(1) # [('spam', 3)] # 可以组合计数器 lunch=[ ' eggs ' , ' eggs ' , ' bacon ' ] lunch_counter = Counter(lunch) lunch_counter # Counter({'bacon': 1, 'eggs': 2}) # 第一种组合计数器的方式是使用 + 从一个计数器加上另一个 breakfast_counter+lunch_counter #

做题网址：https://www.ichunqiu.com/battalion 题目一：看我的回旋13踢synt｛5pq1004q—86n5-46q8-o720-oro5oon0417r1｝解法：运用了RIOT13加密法主要是把英文字母前十三个和后十三个调换，例如：A换位N以此类推M换成Z题目二：bacoN is one of aMerICa’s sWEethEartS. it’s A dARlinG，SuCCulEnt fOod tHAt PaIRs FlawLE.这个运用了培根算法：简单来说培根算法有一个对应表格 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4415723/blog/3230440

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