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  • list的复制当我们想要根据已有的一个列表创建一个新的列表的时候,会涉及到列表的拷贝问题直接使用“=”复制a ...可见a和b都指向一个内存地址,b可以理解为a的一个别名,对a的修改会影响到b内建函数id()返回对象的内...

    list的复制

    当我们想要根据已有的一个列表创建一个新的列表的时候,会涉及到列表的拷贝问题

    直接使用“=”复制

    a = [1,2,3]

    b = a

    print a, id(a) #[1, 2, 3] 54073032

    print b, id(b) #[1, 2, 3] 54073032

    创建了一个新的变量b,可见a和b都指向一个内存地址,b可以理解为a的一个别名,对a的修改会影响到b

    内建函数id()返回对象的内存地址

    浅拷贝

    切片

    c = a[:]

    print c, id(c) #[1, 2, 3] 59576584

    切片运算符返回一个序列的切片,切片过程中是切下列表的一部分,创建新的表,将切下的部分复制到新的表,因此c与a的id不一样

    copy()

    d=copy.copy(a)

    print d, id(d) #[1, 2, 3] 49157128

    list()

    通过列表构造函数

    e = list(a)

    print e, id(e) #[1, 2, 3] 60562760

    可通过以上三种方法实现列表的浅拷贝,浅拷贝只能copy一层

    a = [1,[0,1],3]

    d=copy.copy(a)

    a.append(4)

    a[1].append(2)

    print a, id(a) # [1, [0, 1, 2], 3, 4] 48239112

    print d, id(d) # [1, [0, 1, 2], 3] 48301064

    如果列表中包含列表,浅拷贝生产的新列表的子列表都是指向同一个对象上,对这个对象的修改会互相影响。

    深拷贝

    a = [1,[0,1],3]

    c=copy.deepcopy(a)

    a.append(4)

    a[1].append(2)

    print a, id(a) #[1, [0, 1, 2], 3, 4] 52708040

    print c, id(c) #[1, [0, 1], 3] 51004104

    只有深拷贝得到的新列表才是包括子列表在内的完全复制

    字典的复制

    浅复制只是把当前字典内的子对象的引用复制给新字典,当被复制字典的子对象内容改变时,新字典的子对象内容也会改变;深复制把当前字典的全部内容,也包括子对象的内容都完全复制给新字典,被复制字典和新字典是两个独立的数据对象,被复制字典内容的改变不会影响新字典的内容。浅复制用copy方法,深复制用deepcopy方法

    浅拷贝,复制时只会复制父对象,而不会复制对象的内部的子对象

    深拷贝,复制对象及其子对象

    内存

    关系图如下:

    image.png

    变量:通过变量指针引用对象,变量指针指向具体对象的内存空间,取对象的值

    对象:类型已知,每个对象都包含一个头部信息(类型标识符和引用计数器)

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  • 熔断机制是对投资者的一种保护,当指数下跌到一定程度,会暂停交易15分钟,让非理性抛盘回归理性。进而避免股市的再次下跌。本身因为疫情影响,大家都不看好未来的经济形势,石油暴跌,美国股民大量抛售股...

    肺炎疫情、石油暴跌,全球股市昨日开启暴跌模式。美国等十余国股市触发“熔断”。

    股市熔断机制,通俗来说:你打斗地主,输光了兜里的7%的钱,然后庄家说歇个15分钟,让你冷静一下。输到20%庄家说今天不玩了,散了吧。

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    熔断机制是对投资者的一种保护,当指数下跌到一定程度,会暂停交易15分钟,让非理性抛盘回归理性。进而避免股市的再次下跌。

    本身因为疫情影响,大家都不看好未来的经济形势,石油暴跌,美国股民大量抛售股票,导致美国三大股指暴跌。 美国当地时间3月12日早9:36分,由于标准普尔500指数跌幅达到7.02%,触发市场熔断停盘15分钟。这也是美股历史上的第三次熔断。

    美国三大股指分别是:道琼斯指数(平均股价指数)、标准普尔500指数(记录了美国500家上市公司的股票指数)、纳斯达克指数(反应纳斯达克市场的股票价格平均指数),简而言之,就是这三个指数反应了当前美国股票的行情。

    熔断机制是美国股市的一个保险丝,共有三层。

    当跌幅到7%时,全市暂停交易15分钟;

    下跌到13%时,再次暂停交易15分钟;

    下跌到20%,当天全市停止交易。

    但是每层机制一天只触发一次,比如跌到7%停止交易,恢复交易时价格有所上涨了,上涨之后再次下跌到7%的时候不会暂停交易,直到下跌至13%。

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    本周美股已经两次熔断了,多项技术指标已经显示美国即将走入熊市。判断是否进入熊市也不是那么简单的,不过美股的"堕落"实在是来得太突然了。即便是因为新冠疫情、石油暴跌等多项因素叠加,一周内两次熔断仍然是超出了绝大多数人的预期,只要这个形势没有明显的改观,那么第四个熔断也只是时间问了。

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  • 展开全部排队机制几乎随机的,看上去排队有很多人,实际...另外还有很多额外的网站,像各大购物平台、旅行平台,几乎都模拟用户买票,并且推出加速抢票机制影响了12306的公平。1、排队随机我们在买票...

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    排队机制几乎是随机的,看上去排队有很多人,实际62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333433656663上买票是不一定的。比如说排队七十多人,实际上只有四五张票,那么排在后面的人也有可能买到票,运气有很大的成份。另外还有很多额外的网站,像是各大购物平台、旅行平台,几乎都是模拟用户买票,并且推出加速抢票机制,影响了12306的公平。

    1、排队随机

    我们在买票的时候,经常能看到排队。这个排队给人们的印象,就是排到前面的人,才能买到票。实际上并非如此,最后能否买到票,全看个人的造化。比如说排队有70人,实际上的票数显示只有5张。那么在这70个人中,谁买到票是不一定的。就像一个仓库里有5张隐藏的票,门外面有70人。全都冲进去找,谁找到就是谁的。外面的排队,并不等于里面也排队。要不然也不会出现,好几百人排队抢十几张票的景象。

    2、其他的软件平台

    现在购票平台比较多,像是购物平台、外卖平台、旅游平台,几乎都有购票的功能。这个功能比较奇葩,有时候官网抢不到票,在这些平台上就能买到。可能性有两种,一种是官方给的接口,让它们快速买票;另外一种是平台模拟用户购票,通过爬虫快速购买。第二种的可能性比较大,12306是不推荐上其他平台买票的。虽然不推荐,但是自己的机制完全被它们影响,最终影响到的还是普通用户。

    3、慢速排队机制

    慢速排队机制,是12306针对抢票软件推出的功能。可是这个功能面对一些大平台,根本没作用。反倒是普通的用户,莫名其妙被针对。在被误认为用了抢票软件后,自动加入到慢速排队行列,让其他人正常排队。这些机制凑在一起,就导致了普通人买票的艰难。

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  • 数据库中事务是什么意思

    千次阅读 2019-05-07 09:45:55
    什么是事务?我们知道,数据库一个面向多用户的共享机制,因此数据库管理系统应当具备并发控制和封锁机制,保证数据库系统的正常运行。但是当多个用户访问数据库的时候,如果每一个用户程序一个一个的串行执行,则...

    什么是事务?我们知道,数据库是一个面向多用户的共享机制,因此数据库管理系统应当具备并发控制和封锁机制,保证数据库系统的正常运行。但是当多个用户访问数据库的时候,如果每一个用户程序一个一个的串行执行,则每一时刻只有一个用户执行对数据库的操作,其他用户必须等待,这样的话会严重影响数据库资源的使用。所以数据库管理系统必有能够保证多个用户同时使用数据库。但是这样会出现以下三个主要异常问题:


    脏读数据:当第一个用户修改数据时,第二个用户在第一个用户没有确认修改之前读取了该数据,这时可能会出现脏读现象。如果第一个用户确认了修改,第二个用户检索不到数据库中所修改的数据,有时这种现象也称为丢失修改。
    不可重复读:当某一个用户对某一行数据进行第一次读取过程后,另外一个用户对该数据进行了修改,从第一个用户的角度来看,如果再次读取原先的数据会发现与前次不同,这就是不可重复读现象。
    发生幻象:当第一个用户检查某张表的时候,没有发现某个值X,但是在该用户还没操作完成之前,另外一个用户插入了一个X值,结果,导致第一个用户认为数据库没有X值,而实际上数据库有这个值X。这就是幻象。
    用户之间相互干扰,出现的以上问题,后果不堪设想。因此数据库系统采用事务的概念来解决这个问题。


    事务是一系列作为一个逻辑单元来执行的操作集合。它是数据库维护数据一致性的单位,它将数据库从一致状态转变为新的一致状态,说的简单一点就是,如果一组处理步骤要么全部发生要么一步也不执行,我们称该组处理步骤为一个事务。这样就保证了数据始终一致的状态,不至于破坏数据的完整性、可靠性。一个事务执行以后,DBMS会自动检查数据库中数据的一致性。


    确保数据的一致性是保证数据库里面的数据正确反映现实世界的前提。举个例子大家可能就清楚了,比如一个银行要将一笔钱从A->B;对数据库中的操作主要有两个步骤:一是从A账户中减去这笔钱;二是把B账户中的钱增加一笔。其实这两个步骤操作就是一个逻辑单元,就是一个操作集合,就是一个事务。这就要求两个步骤操作同步执行,要么它们都操作成功,要么都操作失败。如果一个操作失败,整个事务也就失败了,并且已经执行的操作都会被撤消,也就是回滚到先前的状态。


    SQLServer启动事务有三种模式:


    自动提交:在自动提交模式下,每一个SQL语句就是一个事务(也就是一个操作),语句执行完成以后,事务也就完成了,这时在这模式下,SQLSERVER自动结束事务。SQLSERVER为每个单独的语句提供这种事务模式,以保证数据的一致性。SQLSERVER的默认方式就是这种方式。但是如果是一组语句操作,要想使用事务模式就得采用下面的方式了。
    显式:当明确事务开始和结束的点时,所使用的就是显式事务模式。   开始事务语句:Begin Transaction;结束事务语句:Commit(成功提交)、Rollback(事务失败)。
    隐式:无论何时使用某些SQL语句,SQLSERVER就会隐式的启动一个事务。在这里他也把每一个SQL语句当作一个事务,只不过这种模式负责启动事务,而自动提交模式负责提交事务,也就是结束事务。
    举例说明如:begin transaction update_A  //开始事务


                         Update biao set A=2000


                         rollback transaction  update_A  //结束事务


     上面的情况是在SQL查询分析器中执行的,可以虚拟两个用户,同时对biao进行访问,一个更新数据,一个查询数据,两个用户访问时间交叉。

     

    文章来源:https://blog.csdn.net/qq_35302796/article/details/79125591

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