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  • StackOverFlow问题搜索方式 初次使用stackoverflow,听别人说在上面可以搜到绝大部分编程过程中遇到的问题,但是,亲自搜索后,一个问题却只能搜到很少的结果,而且很多时候都不能对应。经过一番探索,总结了以下几条...
    •                                              StackOverFlow问题搜索方式

    初次使用stackoverflow,听别人说在上面可以搜到绝大部分编程过程中遇到的问题,但是,亲自搜索后,一个问题却只能搜到很少的结果,而且很多时候都不能对应。经过一番探索,总结了以下几条。

    同时我也了解了一些用stackoverflow搜索的语法,在这里和大家分享一下,对大佬是班门弄斧,切勿见笑。

    1.[[keyword]    keyword是你要搜索的关键词

    2.“关键短语”     双引号之间加上你要搜索的关键短语或词

    3title: *****        表示你要搜索相关文章的题目是*****。

    4body:“关键短语”   用来搜索文章内容中含有关键短语的文章。

    5在搜索关键词的任意位置加上*  ,可以扩大搜索范围。

    6.在其他搜索引擎上搜索时在最后加上'stackoverflow' (该方法最好用)

    如果大家还有什么好的方法,欢迎补充。


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  • 作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!): 那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在犹豫,那么...

    作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!):

    那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在犹豫,那么先看下这篇文章,看看为什么离不开 stackoverflow。

    提问的智慧

    当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和追问的方式。 —— Eric S. Raymond

    有时候,清晰描述一个问题,特别是技术问题没有想象的那么简单。提问从来就是一门学问,可惜很多人没有意识到这一点,或者没有给予足够的重视。或者,有的提问者根本不是抱着提问的态度来请求大家的帮助。所以我们会发现各种让人无法解答或者无心解答的问题:

    为了避免上面的问题被关闭或者修改,放一张图片在这里,来体会下这种狗屎问题:

    去 segmentfault 的未回答题目中随便就能找到一堆这样的问题,所以很多人显然并没有提问的智慧或者没有很好的态度。Raymond 和 Rick Moen 写了一份经典的文章 How To Ask Questions The Smart Way 专门来描述如何提问,这篇文章被翻译成各国文字,留传很广,可以在这里找到中文版。Stackoverflow 和 Segmentfalut 也给出了关于提问的建议:

    在 Stackoverflow 可以看到太多经典的问题,我们可以从这些问题中学习如何去提问,如何和答题者沟通。当你看习惯了stackoverflow 上面的问题,提问时就会不自觉去模仿,从而避免问出无脑问题。下面是提问时最需要注意的几个问题:

    • 问搜索引擎没有满意答案(google 起码过四页)的问题
    • 问那些自己无法独立解决,已经做过很多尝试的问题
    • 尽量清楚地描述问题:良好的排版,代码,错误提示,图片等
    • 让你的问题对别人有帮助
    • 问题要有确定的答案,不要有太多的主观性

    不同的方案

    很多时候我们希望能够找到一个解决办法,但是在 stackoverflow 上,经常会有意外的收获。你可能会看到对一个问题不同的解决方案,甚至包括对这些解决方案的比较。

    假设现在你想知道 python 中如何调用外部命令,比如 ls -l 来打印某个目录下面的文章。Google一下 python call system command,第一条就是stackoverflow 上面的一个相关问题:Calling an external command in Python. (google技术问题,基本都会显示 stackoverflow 相关问题)。

    然后在这个问题下面,有人总结了调用外部命令的几种方法:

    • os.system()
    • os.popen()
    • subprocess.popen()
    • subprocess.call()
    • subprocess.run()

    并且还对每个方法做了介绍,你可以选择适合自己应用场景的方法。再比如这个问题 How to check whether a file exists using Python?,介绍了 python 中检查文件是否存在的不同方法。

    工具的使用

    有许多强有力的工具可以帮我们更好地研究问题,你可能知道gdb调试工具,可能知道python的timeit时间监控模块,但是你不知道那些自己不知道的工具。很多时候,当第一次知道某个工具时,我们心中会产生相见恨晚的感觉。然而,心仪的趁手工具总是那么可遇不可求。

    在 stackoverflow,每一个问题答案或者评论中都可能会有一些好的工具,你总有机会发现那些遗落在字里行间的优秀工具。

    下面列出我发现的一些不错的工具:

    下面为 Regex 101 的一个简单示例:

    思考的过程

    很多时候,遇到一个问题,我们根本无从下手,不知道朝哪个方向思考。但是通过 stackoverflow,我们可以轻易知道具体的解决方案,有时候甚至还能知道别人面对这个问题时候是怎么思考的。

    假设你想利用装饰器来完成一个任务,即在下面say函数返回的字符串前后加上,你想想这样定义 say。

    @makebold
    @makeitalic
    def say():
    return "Hello"
    

    每次调用 say 返回 Hello。但是要如何实现 makebold 和 makeitalic 呢,这是一个问题。在 stackoverflow 上,有大牛会直接告诉你答案,并扔给你一个装饰器的文档链接。但是还有大牛会把自己的思考过程,把自己对装饰器的理解详细地告诉你,让你深入去理解装饰器机制。

    针对上面的这个问题,有一个答案获得了 3000 多赞,一步步告诉大家如何解决问题。首先告诉我们python中函数有什么特点:

    • 函数是对象
    • 函数可以被赋给一个变量
    • 函数可以被定义在另一个函数中
    • 一个函数可以返回另一个函数
    • 可以把函数作为参数传递

    然后开始解释什么是装饰器:其实就是封装器,可以让我们在不修改原函数的基础上,在执行原函数的前后执行别的代码。接下来手工实现了一个简单的装饰器原型,紧接着引入 python 中的装饰器语法。最后还列出了一些装饰器的高级用法,包括给装饰器传递参数等。读完整个答案,一定能对装饰器有较深的理解,并且知道理解装饰器的思考过程。这样,沿着这条思考的路径,你自己就可以推导出装饰器的使用方法。

    可能的盲区

    没有问题要提问时也可以时常逛一逛 stackoverflow,浏览一些投票比较多的问题,看看别人的回答。在这个庞大的知识库中,你很可能会发现自己的一些认知盲区,发现一些自己从未关注过的内容。

    我就发现了一些比较有意思的问题,比如:

    我整理了一份 Python 的高质量问题清单,放在这里以供时常翻阅。

    相见恨晚

    那么怎么才能找到 stackoverflow 呢,两个建议:

    • 英语精确描述问题
    • 用 Google 去搜索

    只要你不是第一个遇见某个技术问题的人,你基本就会在 stackoverflow 找到相同或者类似的问题。早日遇见,早日喜欢上 stackoverflow,你会发现生活是如此惬意。

    转自http://blog.jobbole.com/102810/

    侵删.

    展开全文
  • 做技术的,遇到问题时往往会去stackoverflow搜下有没有类似解答或者思路。 如果你能准确给出需要搜索的问题(最好是英文的),请绕道。 当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和...

    做技术的,遇到问题时往往会去stackoverflow搜下有没有类似解答或者思路。

    如果你能准确给出需要搜索的问题(最好是英文的),请绕道。

    当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和追问的方式。 —— Eric S. Raymond

    提问是门技术,也是艺术。

    我技术不好,也没艺术细菌。

    在 stackoverflow 里搜索了几次,结果告诉我 0 results,吐血

     

    不能是stackoverflow的错误,一定是我的搜索姿势不对。换了几个姿势也不对

     

    突然,想到了‘搜索’,那就让正规的搜索引擎来干吧

    google -> your question site:stackoverflow.com

    果然,好多条搜索结果

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  • 什么是递归深度  递归深度就是递归函数在内存中,同时存在的最大次数。  例如下面这段求阶乘的代码:  int factorial(int n) { if (n == 1) { return 1; } return factorial(n - 1) * n;} ...

      什么是递归深度

      递归深度就是递归函数在内存中,同时存在的最大次数。

      例如下面这段求阶乘的代码:

      int factorial(int n) { if (n == 1) { return 1; } return factorial(n - 1) * n;}

      当n=100时,递归深度就是100。一般来说,我们更关心递归深度的数量级,在该阶乘函数中递归深度是O(n)O(n),而在二分查找中,递归深度是O(log(n))O(log(n))。在后面的教程中,我们还会学到基于递归的快速排序、归并排序、以及平衡二叉树的遍历,这些的递归深度都是(O(log(n))(O(log(n))。注意,此处说的是递归深度,而并非时间复杂度。

      太深的递归会内存溢出

      首先,函数本身也是在内存中占空间的,主要用于存储传递的参数,以及调用代码的返回地址。

      函数的调用,会在内存的栈空间中开辟新空间,来存放子函数。递归函数更是会不断占用栈空间,例如该阶乘函数,展开到最后n=1时,内存中会存在factorial(100), factorial(99), factorial(98) ... factorial(1)这些函数,它们从栈底向栈顶方向不断扩展。

      当递归过深时,栈空间会被耗尽,这时就无法开辟新的函数,会报出stack overflow这样的错误。

      所以,在考虑空间复杂度时,递归函数的深度也是要考虑进去的。

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      Follow up:

      尾递归:若递归函数中,递归调用是整个函数体中最后的语句,且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归。(上例factorial函数满足前者,但不满足后者,故不是尾递归函数)

      尾递归函数的特点是:在递归展开后该函数不再做任何操作,这意味着该函数可以不等子函数执行完,自己直接销毁,这样就不再占用内存。一个递归深度O(n)O(n)的尾递归函数,可以做到只占用O(1)O(1)空间。这极大的优化了栈空间的利用。

      但要注意,这种内存优化是由编译器决定是否要采取的,不过大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。在实际工作当中,尽量写尾递归函数,是很好的习惯。

      而在算法题当中,计算空间复杂度时,建议还是老老实实地算空间复杂度了,尾递归这种优化提一下也是可以,但别太在意。

      --------------------- 本文来自 湾区Python 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:https://blog.csdn.net/BTUJACK/article/details/82958574?utm_source=copy

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  • Stackoverflow介绍

    2019-10-08 19:12:33
    作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!): 那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在犹豫,那么...

    作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!):

    那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在犹豫,那么先看下这篇文章,看看为什么离不开 stackoverflow。

    提问的智慧

    当你拋出一个技术问题时,最终是否能得到有用的回答,往往取决于你所提问和追问的方式。 —— Eric S. Raymond

    有时候,清晰描述一个问题,特别是技术问题没有想象的那么简单。提问从来就是一门学问,可惜很多人没有意识到这一点,或者没有给予足够的重视。或者,有的提问者根本不是抱着提问的态度来请求大家的帮助。所以我们会发现各种让人无法解答或者无心解答的问题:

    为了避免上面的问题被关闭或者修改,放一张图片在这里,来体会下这种狗屎问题:

    去 segmentfault 的未回答题目中随便就能找到一堆这样的问题,所以很多人显然并没有提问的智慧或者没有很好的态度。Raymond 和 Rick Moen 写了一份经典的文章 How To Ask Questions The Smart Way 专门来描述如何提问,这篇文章被翻译成各国文字,留传很广,可以在这里找到中文版。Stackoverflow 和 Segmentfalut 也给出了关于提问的建议:

    在 Stackoverflow 可以看到太多经典的问题,我们可以从这些问题中学习如何去提问,如何和答题者沟通。当你看习惯了stackoverflow 上面的问题,提问时就会不自觉去模仿,从而避免问出无脑问题。下面是提问时最需要注意的几个问题:

    • 问搜索引擎没有满意答案(google 起码过四页)的问题
    • 问那些自己无法独立解决,已经做过很多尝试的问题
    • 尽量清楚地描述问题:良好的排版,代码,错误提示,图片等
    • 让你的问题对别人有帮助
    • 问题要有确定的答案,不要有太多的主观性

    不同的方案

    很多时候我们希望能够找到一个解决办法,但是在 stackoverflow 上,经常会有意外的收获。你可能会看到对一个问题不同的解决方案,甚至包括对这些解决方案的比较。

    假设现在你想知道 python 中如何调用外部命令,比如 ls -l 来打印某个目录下面的文章。Google一下 python call system command,第一条就是stackoverflow 上面的一个相关问题:Calling an external command in Python. (google技术问题,基本都会显示 stackoverflow 相关问题)。

    然后在这个问题下面,有人总结了调用外部命令的几种方法:

    • os.system()
    • os.popen()
    • subprocess.popen()
    • subprocess.call()
    • subprocess.run()

    并且还对每个方法做了介绍,你可以选择适合自己应用场景的方法。再比如这个问题 How to check whether a file exists using Python?,介绍了 python 中检查文件是否存在的不同方法。

    工具的使用

    有许多强有力的工具可以帮我们更好地研究问题,你可能知道gdb调试工具,可能知道python的timeit时间监控模块,但是你不知道那些自己不知道的工具。很多时候,当第一次知道某个工具时,我们心中会产生相见恨晚的感觉。然而,心仪的趁手工具总是那么可遇不可求。

    在 stackoverflow,每一个问题答案或者评论中都可能会有一些好的工具,你总有机会发现那些遗落在字里行间的优秀工具。

    下面列出我发现的一些不错的工具:

    下面为 Regex 101 的一个简单示例:

    思考的过程

    很多时候,遇到一个问题,我们根本无从下手,不知道朝哪个方向思考。但是通过 stackoverflow,我们可以轻易知道具体的解决方案,有时候甚至还能知道别人面对这个问题时候是怎么思考的。

    假设你想利用装饰器来完成一个任务,即在下面say函数返回的字符串前后加上,你想想这样定义 say。

    
     
    1. @makebold

    2. @makeitalic

    3. def say():

    4. return "Hello"

    每次调用 say 返回 Hello。但是要如何实现 makebold 和 makeitalic 呢,这是一个问题。在 stackoverflow 上,有大牛会直接告诉你答案,并扔给你一个装饰器的文档链接。但是还有大牛会把自己的思考过程,把自己对装饰器的理解详细地告诉你,让你深入去理解装饰器机制。

    针对上面的这个问题,有一个答案获得了 3000 多赞,一步步告诉大家如何解决问题。首先告诉我们python中函数有什么特点:

    • 函数是对象
    • 函数可以被赋给一个变量
    • 函数可以被定义在另一个函数中
    • 一个函数可以返回另一个函数
    • 可以把函数作为参数传递

    然后开始解释什么是装饰器:其实就是封装器,可以让我们在不修改原函数的基础上,在执行原函数的前后执行别的代码。接下来手工实现了一个简单的装饰器原型,紧接着引入 python 中的装饰器语法。最后还列出了一些装饰器的高级用法,包括给装饰器传递参数等。读完整个答案,一定能对装饰器有较深的理解,并且知道理解装饰器的思考过程。这样,沿着这条思考的路径,你自己就可以推导出装饰器的使用方法。

    可能的盲区

    没有问题要提问时也可以时常逛一逛 stackoverflow,浏览一些投票比较多的问题,看看别人的回答。在这个庞大的知识库中,你很可能会发现自己的一些认知盲区,发现一些自己从未关注过的内容。

    我就发现了一些比较有意思的问题,比如:

    我整理了一份 Python 的高质量问题清单,放在这里以供时常翻阅。

    相见恨晚

    那么怎么才能找到 stackoverflow 呢,两个建议:

    • 英语精确描述问题
    • 用 Google 去搜索

    只要你不是第一个遇见某个技术问题的人,你基本就会在 stackoverflow 找到相同或者类似的问题。早日遇见,早日喜欢上 stackoverflow,你会发现生活是如此惬意。

    转自http://blog.jobbole.com/102810/

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    2019-11-22 22:13:01
    1.介绍 TBD 2.应用场景 TBD 3.学习/操作记录 TBD 4.问题 TBD 5.参考 https://blog.csdn.net/weixin_38233274/article/details/80349534 ...
  • 为什么程序员一定要会用Google和Stack Overflow?  程序员联盟 关注 2017.01.05 01:43* 字数 2146 阅读 9160评论 40喜欢 140 作者 谢恩铭 转载请注明出处 公众号「程序员联盟」(微信号:ProgrammerLeague...
  • stackoverflow.com

    2018-10-27 12:49:37
    作为一名程序员,如果没有听过 Stackoverflow,那么你最好去面壁思过一下。程序员最需要阅读的一本编程书籍(其实编程书留下这本就够了!):     那些还没有读过这本书的程序员,是时候买一本了。如果还在...
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