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  • 电子镇流器是指采用电子技术驱动电光源,使之产生所需照明电子设备。本文主要对电子镇流器原理、特性及电子镇流器几种类型进行对比、分析。
  • Python中4中数据类型区别对比

    千次阅读 2017-03-17 10:03:03
    Python中list,tuple,dict和set的主要区别:一句话来概括四种数据类型的区别是:tuple是一个不可改变的list,set是一个没有Value的dict,list和set的数据是可变的,tuple和dict的数据是不可变的!

    Python提供多种数据类型来存放数据项集合,主要包括序列(列表list和元组tuple),映射(如字典dict),集合(set),下面对这几种数据类型分别介绍。

    Python中list,tuple,dict和set的主要区别:

    一句话来概括四种数据类型的区别是:tuple是一个不可改变的list,set是一个没有Value的dict,list和set的数据是可变的,tuple和dict的数据是不可变的!

    list和set的数据可变的,tuple和dict的数据是不可变的。list是最自由的,可以使用索引、切片,可以进行计算和修改;tuple是不自由的,数据不能更改,但是和list一样具有序列,可以用索引和切片;dict是半自由的,自由体现在键值对的无序,可以通过key去索引value的值,不自由体现在数据操作只能通过key来实现,键值对是不可变类型;set是半自由的,自由体现在它通过list传值给它,数据类型是可变的,还可以改变list中的值,数据集是无序的,不重复的,可以进行计算,不自由体现在无法使用索引和切片准确定位。


    1 .list

    list是一个使用方括号括起来的有序元素集合;

    List 可以作为以 0 下标开始的数组,任何一个非空 list 的第一个元素总是 L[0],负数索引从 list 的尾部开始向前计数来存取元素。任何一个非空的 list 最后一个元素总是 L[-1];

    有分片功能,两个list可以相加;

    append 向 list 的末尾追加单个元素;

    insert 将单个元素插入到 list 中; 

    extend 用来连接 list,使用一个 list 参数进行调用;

    append 接受一个参数, 这个参数可以是任何数据类型, 并且简单地追加到 list 的尾部;

    index 在 list 中查找一个值的首次出现并返回索引值;

    要测试一个值是否在 list 内, 使用 in, 如果值存在, 它返回 True, 否则返为 False ;

    remove 从 list 中删除一个值的首次出现;

    pop 可以删除 list 的最后一个元素, 然后返回删除元素的值,用索引删除制定位置的值;

     

    2.tuple

    tuple是不可变的list,创建了一个tuple就不能以任何方式改变它;

    定义tuple是将整个元素集是用小括号括起来,是有序集合;

    tuple的索引与list一样从0开始,所以一个非空的tuple的第一个元素总是t[0];

    负数索引与 list 一样从 tuple 的尾部开始计数;

    与 list 一样分片 (slice) 也可以使用。分割一个 tuple 时, 会得到一个新的 tuple;

    没有 append、extend、remove或pop方法以及index方法;

    可以使用in来查看一个元素是否存在于tuple 中。

     

    3.dict

    dict定义了键和值之间的一一对应关系,每个元素都是一个key-value对;

    整个元素集合用大括号括起来,有序集合;

    可以通过 key 得到value, 但不能通过vaule获取 key;

    在一个 dict中不能有重复的 key, 并且 key 是大小写敏感的;

    键可以是数字、字符串或者是元组等不可变类型;

    用del使用key可以删除dict中的独立元素; 

    用clear可以清除dict中的所有元素。


    4.set

    set是建立一系列无序的,不重复的元素;

    创建set的方式是调用set()并传入一个list,list的元素将作为set的元素;

    set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value。


    下面详细介绍python的多种数据类型的使用方法:

    一 序列

    1.列表list

    列表是一种有序的集合,相对于元组和字符串的不同是它其中的元素可变,可以随时添加和删除其中的元素。

    (1) 创建list

    在命令行中测试,如下:

    复制代码
    >>> L1 = [1,2,3]
    >>> L1
    [1, 2, 3]
    >>> L2 = ['abc']
    >>> L2
    ['abc']
    >>> L3 = ["a","b","c"]
    >>> L3
    ['a', 'b', 'c']
    复制代码

    注意,字符串的一定要加引号。

    通过list对字符串创建列表非常有效,比如:

    >>> L = list("Python")
    >>> L
    ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

    (2)访问list

    根据索引来访问,注意不能越界,这一点跟数组特别像:

    >>> L[0]
    'P'
    >>> L[-1]
    'n'

    (3)添加新元素

    用append()方法,把新元素追加到list的末尾;insert()可以将一个新元素添加到特定的位置。

    (4) 删除元素

    删除元素可以采用pop()方法,执行L.pop()删除list的最后一个元素,如果是特定位置的话可以采用pop(2),2表示的是位置。

    (5)替换

    替换很简单,直接索引就可以。

    (6)打印

    >>> L = ['a','b','c']
    >>> for i in L:
        print(i)   
    a
    b
    c

     

    2. tuple

    (1)创建

    与list所不同的是,tuple一般采用()括起来,命令行中测试,如下:

    复制代码
    T= 1,2,3
    >>> T
    (1, 2, 3)
    >>> T = (1,2,3)
    >>> T
    (1, 2, 3)
    >>> T = "abc"
    >>> T
    'abc'
    复制代码

    创建空元组:T = ()

    定义一个元素的元组:

    >>> T = (1)
    >>> T
    1

    这样运行了结果是对的,看起来也没错,但是这种定义其实并不正确,这种定义的不是tupel,而是1这个数,这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1。所以定义含一个元素的元组时必须加一个逗号,如下:

    >>> T = (1,)
    >>> T
    (1,)

    (2)访问

    直接索引就好,如下:

    >>> T =(1,2,3)
    >>> T[1]
    2

    (3)更改

    上述定义的tuple是不变的,但是我们可以在tuple中定义list对其进行修改:

    >>> T = (1,2,['a','b'])
    >>> T[2][0]
    'a'
    >>> T[2][0] = 'c'
    >>> T
    (1, 2, ['c', 'b'])

    在tuple中,虽然元素不可以修改,但是我们可以对其进行连接组合:

    >>> T1 = [1,2,3]
    >>> T2 = [4,5,6]
    >>> T3 = T1 + T2
    >>> T3
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]

     

    3.字符串

    (1)创建

    >>> str = "Hello Python"
    >>> str
    'Hello Python'

    (2)访问

    >>> str[0]
    
    'H'

    (3)相加

    >>>str = "hello "
    >>>str = "Python"
    >>> str3 = str1 + str2
    >>> str3
    
    'Hello Python'

     

    4.通用的序列操作方法

    (1)索引

    在访问序列元素中用到,如下:

    复制代码
    >>> L = ['a','b','c']
    >>> L[1]
    
    'b'
    
    >>> T = (1,2,3)
    >>> T[0]
    
    1
    
    >>> str = "Python"
    >>> str[4]
    
    'o'
    复制代码

    (2)分片

    分片用来访问一定范围内的元素,分片通常通过冒号相隔的两个索引来实现,常见的有如下几种:

    复制代码
    >>> a = list(range(10))
    >>> a
    
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    
    >>> b = a[1:5]
    >>> b
    
    [1, 2, 3, 4]
    >>> c = a[-3:-1]
    >>> c
    
    [7, 8]
    >>> d = a[1:10:2]
    >>> d
    
    [1, 3, 5, 7, 9]
    复制代码

     

    二 映射(字典)

    映射中的每个元素都有一个专业的名字,叫做键。字典是Python中唯一内建的映射类型,下来我们对其进行详细介绍:

    (1)键类型

    字典(dict)是一个存放无序的键值映射(key/value)类型数据的容器字典的键可以是数

    字、字符串或者是元组,键必须唯一。在Python中,数字、字符串和元组都被设计成不可变类型,而常见的列表以及集合(set)都是可变的,所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型,这正是Python中的字典最强大的地方。

    (2)创建

    复制代码
    >>> d = {}
    >>> d[1] = 1
    >>> d
    
    {1: 1}
    >>> d['cat'] = 'Lucy'
    >>> d
    
    {1: 1, 'cat': 'Lucy'}
    复制代码

    (3)查找

    dict是通过key来查找value,表示的是意义对应的关系,可以通过d[key]的方式来访问dict:

    >>> d['cat']
    
    'Lucy'

    (4)遍历

    >>> d = {}
    >>> d['cat'] = 'Lucy'
    >>> d['dog'] = 'Ben'
    >>> for key in d:
    
        print(key + ":",d[key])

    结果

    cat: Lucy

    dog: Ben

    (5)优缺点

    dict的第一个特点是查找速度快,而且查找的速度与元素的个数无关,而list的查找速度是随着元素的增加而逐渐下降的;第二个特点是存储的key-value序对是没有顺序的;第三个特点是作为key得到元素是不可变的,所以list不能作为key。

    dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容。

    三 集合(set)

    dict是建立了一系列的映射关系,而set是建立一系列无序的,不重复的元素。

    (1)创建

    创建set的方式是调用set()并传入一个list,list的元素将作为set的元素。

    >>> S = set([1,2,3])
    >>> S
    
    {1, 2, 3}

    重复元素在Set中自动过滤,如:

    >>> S = set([1,1,2,3,4,5,4])
    >>> S
    
    {1, 2, 3, 4, 5}

    (2)添加

    add()添加,有重复元素可以添加,但不会有效果:

    复制代码
    >>> S.add(4)
    >>> S
    
    {1, 2, 3, 4, 5}
    
    >>> S.add(9)
    >>> S
    
    {1, 2, 3, 4, 5, 9}
    复制代码

    (3)删除

    >>> S.remove(9)
    >>> S
    
    {1, 2, 3, 4, 5}

    (4)交集,并集

    set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集:

    复制代码
    >>> S1 = set([1,2])
    >>> S2 = set([2,3])
    >>> S1&S2
    
    {2}
    >>> S1|S2
    
    {1, 2, 3}
    复制代码

    set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”


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  • NAS实现类型对比

    千次阅读 2017-07-11 16:38:51
    一 介绍NAS主要有三种类型的实现:统一式、网关式和横向扩展式(Scale-out)。统一NAS使用统一存储平台将基于NAS和基于SAN数据访问合并,提供了可以同时管理二种环境统一管理界面。网关NAS使用外部存储来存取...

    一 介绍

    NAS主要有三种类型的实现:统一式、网关式和横向扩展式(Scale-out)。统一NAS使用统一的存储平台将基于NAS和基于SAN的数据访问合并,提供了可以同时管理二种环境的统一管理界面。网关NAS使用外部存储来存取数据,网关NAS和存储的管理操作是分开的。横向扩展式(Scale-out)NAS可组合多个节点,形成一个集群NAS系统。本文将对比三种不同NAS实现类型。

    二 更多内容

    1 统一NAS

    统一NAS提供文件服务,同时负责存储文件数据,并提供块数据访问。它支持用于文件访问的CIFS和NFS协议,以及用于块级访问的SCSI和FC协议。因为基于NAS和基于SAN的访问合并到同一个存储平台,统一NAS降低了企业的基础设施成本和管理成本。

    统一NAS的一个系统中包括了一个或多个NAS头及存储。NAS头与存储控制器连接,提供到存储的访问。存储控制器提供了与iSCSI和FC主机的连接。存储可使用不同的磁盘类型(例如SAS、ATA、FC和闪存盘),以满足不同的负载需求。下图显示的是一个统一NAS连接的例子。
    这里写图片描述

    2 网关式NAS

    网关式NAS设备包含一个或多个NAS头,使用外部存储或者独立管理的存储。与统一NAS相似,存储是与其他使用块级I/O的应用共享的。这种解决方案的管理功能比统一存储复杂,因为NAS头和存储器的管理任务是分开的。网关式解决方案可以利用FC基础设施,例如:交换机等,访问SAN存储阵列或直连式存储阵列。

    网关式NAS的扩展性比统一NAS好,因为NAS头和存储阵列可以独立地根据需求进行扩展升级。例如:可以通过增加NAS头的方式提升NAS设备的性能。当存储容量达到上限时,网关NAS设备可以独立于NAS头对SAN进行扩展,增加存储容量。网关式NAS通过在SAN环境中进行存储共享,提高了存储资源的利用率。下图显示的是一个网关式NAS连接的例子。
    这里写图片描述

    3 横向扩展式(Scale-out)NAS

    统一NAS和网关NAS实现都提供了一定的扩展性能,可以在数据增长和性能需求提高时对资源进行扩展。对NAS设备进行扩展主要涉及增加CPU、内存和存储容量。扩展性受制于NAS设备对后续增加NAS头和存储容量的支持能力。

    横向扩展式(Scale-out)NAS可组合多个节点,形成一个集群NAS系统。只需要向集群NAS架构中添加节点即可实现资源的扩展。整个集群可看作是一个NAS设备,资源是集中管理的。在需要扩大容量或提高性能的时候,可向集群中添加节点,这不会造成停机下线的情况。横向扩展NAS可以集合许多性能和可用性中等的节点,形成集群系统拥有更好的总体性能和可用性。它还有易使用、成本低以及理论上可无限扩展的优势。

    横向扩展式(Scale-out)NAS在集群中的所有节点上创建了一个单一文件系统。节点的所有信息都可以彼此共享,因此连接到任何节点的客户端都可以访问整个文件系统。集群NAS将数据在所有节点间分条,同时使用镜像或效验方式进行数据保护。数据从客户端发送到集群时,数据被分割,并行分配给不同节点。当客户端发送文件读取请求时,集群NAS从多个节点获取相应的块,将他们组合成文件,然后将文件发给客户端。随着节点的增加,文件系统实现动态扩展,数据在节点之间均衡分布。每个增加的节点都增加了整个集群的存储、内存、CPU和网络能力。因此,整个集群的性能都得到提升。

    横向扩展式(Scale-out)NAS适合解决企业和客户当前面临的大数据问题。它统一管理和存储高速增长的数据,同时又十分灵活,能满足各种性能需求。下图显示的是一个横向扩展式(Scale-out)NAS连接的例子。
    这里写图片描述

    scale-out NAS和分布式文件系统的区别
    Scale-out NAS和分布式文件系统不属于一个概念。如果将Scale-out翻译成中文,我觉得应该是一个形容词,表示具备横向扩展能力的设备。比如:XtremIO是一种Scale-out storage,这只是表示XtremIO具备横向扩展能力。

    Scale-out NAS具备横向扩展能力,但是它还是NAS设备。下面是NAS的机构图:
    这里写图片描述
    而分布式文件系统是一种文件系统,HDFS、Ceph都属于分布式文件系统,只是说这种文件系统管理的物理存储资源可以不直接连接在本地节点。但是NAS和文件系统是二个不同的概念!

    (转自:https://community.emc.com/docs/DOC-28457#

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  • 基于CALIPSO卫星激光雷达数据, 以卫星过境路线上33.5°N~34.5°N之间区域为研究对象, 对在清洁天气、霾、沙尘和烟花爆竹燃放污染天气下气溶胶垂直分布特征进行了对比分析。研究结果表明: 清洁天气时高空以大陆...
  • FusionCharts与Highcharts图表类型对比

    千次阅读 2014-04-18 10:46:01
    最近在论坛上来看到很多网友在问FusionCharts与Highcharts比较而...本文主要对比FusionCharts与Highcharts图表类型。而FusionCharts与Highcharts功能对比将在接下来文章中介绍,敬请关注慧都控件网! 图

    最近在论坛上来看到很多网友在问FusionChartsHighcharts比较而言,哪个更好,小编觉得在进行图表控件选型时,主要可从图表类型和功能方面来对比FusionCharts与Highcharts。本文主要对比FusionCharts与Highcharts的图表类型。而FusionCharts与Highcharts的功能对比将在接下来的文章中介绍,敬请关注慧都控件网

    图表类型 FusionCharts Highcharts
    概述 90+图表类型,支持2D、3D图表。950+地图横跨各大洲,各国,美国各州,欧洲区/县等 25+ 种2D图表,不支持3D图表。
    柱形图 支持2D、3D柱状图 仅支持2D柱状图
    条形图 支持2D、3D形图 仅支持2D条形图
    线形图 支持线形图,而且该可以对图表缩放,滚动和锁住 支持线形图,可以进行缩放和锁住
    面积图 支持 支持
    散点图(XY)和气泡图 支持,散点图的交互式选项可选择数据点组 支持,可以进行交互式缩放
    堆栈图 支持,且能实现100%堆叠 支持
    帕累托图 支持,且能实现100%堆叠 支持
    烛台/股票走势图 支持 支持
    车速表/​​仪表盘 支持 支持
    漏斗与金字塔图 支持2D、3D漏斗与金字塔图 仅支持2D漏斗图
    子弹图 支持 不支持
    甘特图 支持 不支持
    瀑布图 支持 支持
    带有滚动功能的图 支持 不支持
    组合图表 支持 支持
    线性,LED和Bulb Gauges 支持 不支持
    温度计和气缸图 支持 不支持
    热图图表 支持 不支持
    对数图与逆坐标图 支持 支持
    Spline图 支持 支持
    Error Bar & Scatter图 支持 支持
    极坐标图 不支持 支持
    雷达图 支持 支持
    节点图 支持 不支持
    可视话可编辑图 支持 不支持
    展开全文
  • 基本类型和包装类型的区别主要有一下5点: 区别 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客: **包装类型可以为null,而基本...

    基本类型与包装类型的区别

    前言

    java的每个基本类型都对应一个包装类型,比如说,java的int类型包装类型为Integer,double的包装类型是Double.基本类型和包装类型的区别主要有一下5点:

    区别

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. **包装类型可以为null,而基本类型不可以:**被小看这一点,它使得包装类型可以应用到POJO中,而基本类型则不行
      POJO是什么? 这里稍微说明一下.
      POJO是的英文全称(Plain Ordinary Java Object)翻译一下就是简单无规则的Java对象,只属于字段以及setter和getter方法,和POJO类似的,还有数据传输对象DTO(Data Transfer Object,泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象),视图对象VO(View Object,把某个页面的数据封装起来),持久化对象PO(Persistant Object,可以看成是与数据库中的表映射的Java对象);那为什么Pojo的属性必须用包装类型呢?–><<阿里巴巴java开发手册>>上详细的说明:数据库的查询结果可能为null,如果使用基本数据类型的话,因为要自动拆箱(将包装类型转为基本类型,比如说把Integer对象转换成int值),就会抛出NullPointerException的异常);
    2. 包装类型可用于泛型,而基本类型不可以: 泛型不能使用基本类型,因为使用基本类型是会编译出错
      例如:listlist=new ArrayList<> -->是错误的 List<Integer(只能是包装类型)>list=new ArrayList<>();
      为什么呢? 因为泛型在编译时会进行类型擦除,最后只保留原始类型,而原始类型只能是Object类及其子类—基本类型是个特列;
    3. 基本类型比包装类型更高效: 基本类型在栈(zhan)中直接存储的具体数值,而包装类型则存储的是堆中的引用。很显然,相比较于基本类型而言,包装类型需要占用更多的内存空间.假如没有基本类型的话,对于数值这类经常使用到的数据来说,每次都要通过new一个包装类型就显得笨重;
    4. 两个包装类型的值可以相同,但却不相等: 两个包装类型的值可以相同,但却不相等—这句话怎么理解?来看一段代码就明明白白了.
      Integer chenmo=new Integer(10) Integer wanger=new Integer(10)
      System.out.println(chenmowanger);//false System.out.println(chenmo.equals(wanger));//true
      两个包装类型在使用"进行判断的时候,判断的是其指向的地址是否相等.chenmo和wanger两个变量使用new关键字,导致它们在"
      “的时候输出为false.而chenmo.equals(wanger)的输出结果
      为true,是因为equals方法内部比较的是两个int值是否相等.
      瞧,虽然chenmo和wanger的值都是10,但是他们并不相等.换句话说就是"将”==“操作符应用于包装类型比较的时候,其结果很可能会和预期的而不符”;
    5. 自动装箱和自动拆箱: 既然有了基本类型和包装类型,肯定有些时候要在它们之间进行转换,把基本类型转换成包装类型的过程叫装箱(boxing).反之,把包装类型转换成基本类型的过程叫做拆箱(unboxing)
      自动装箱是通过Integer.valueOf()完成的,自动装箱是通过Integer.intValue()完成的,理解原理之后,我们再来看一道面试题.
      //1)基本类型和包装类型
      int a=100;
      integer=100;
      System.out.println(ab) ture
      //2)两个包装类型
      Integer c=100;
      Integer d=100;
      System.out.println(c
      b) ture
      //3:重新赋值)
      c=200;
      d=200;
      System.out.println(c==d) false
      为什么?为什么?为什么?为什么
      分析源码,之前我们已经知道了,自动装箱是通过Integer.valueOf()完成的,那我们就看看源码吧(太多,就不写了)
      源码中的IntegerCache在作怪?你猜对了
      大致票了一下代码就全明白了,-128到127之间的数字会从IntegerCache中取,然后比较,所有第二段代码(100在这个范围之内)的结果为true,而第三段代码(200不在这个范围之内,所有new出来了
      两个Integer对象)的结果为false

    请记住—>当需要自定进行装箱时,如果数字在-128到127之间时,会直接使用缓存中的对象,而不是重新创建对象 ;
    **总结:**如果相比较的数据类型一致,不会涉及拆装箱的问题,如果是包装类型之间的比较,范围在-128到127之间,会在常量池中取值,不需要new,如果超出-128到127范围之外,则需要new。

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空空如也

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