一、 06.26 周三

1.1）问题01：怎么在mysql的命令行中查询出来 python能使用的元祖结果集

在 MySQL 的命令行中，您可以执行查询并使用SELECT语句来检索数据。如果您想要获取一个 Python 可以使用的元组结果集，可以使用 MySQL 命令行客户端的--skip-column-names选项来禁用列名，并且使用\G选项来以垂直方式显示结果。

下面是一个示例，假设您有一个名为users的表，其中包含id和name列：

SELECT id, name FROM users;

如果您想要以元组形式显示结果集，可以这样做：

mysql -u your_username -p your_database -e "SELECT id, name FROM users;" --skip-column-names | sed 's/\t/,/g' | sed 's/^/(/' | sed 's/$/)/' | sed 's/\n/,/g' | sed 's/,,/),(/g'

这将以元组形式显示结果集，例如(1, 'Alice'),(2, 'Bob'),(3, 'Charlie')。您可以将这些结果集复制到 Python 代码中并将其用作元组。

1.2）问题02：python中 set()是什么，怎么使用

在Python中，set()是一个内置函数，用于创建集合对象。集合是一种无序、不重复的数据结构。你可以使用set()函数来创建空集合或从其他可迭代对象（如列表、元组等）创建集合。

以下是一些示例用法：

1. 创建空集合：

my_set = set()

2. 从列表创建集合：

my_list = [1, 2, 3, 1, 2]
my_set = set(my_list)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3}

3. 添加元素到集合：

my_set.add(4)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4}

4. 从字符串创建集合：

my_string = "hello"
my_set = set(my_string)
print(my_set)  # 输出: {'o', 'h', 'e', 'l'}

通过set()函数，你可以方便地操作集合对象，进行集合运算（如并集、交集、差集等）。

二、06.27 周四

2.1）问题01：shell 并发执行

在Shell脚本中，可以使用&符号来实现并发执行多个命令或任务。这样可以让多个命令同时运行，而不必等待一个命令执行完毕后再执行下一个命令。下面是一个简单的示例：

#!/bin/bash# Command 1 runs in the background
command1 &# Command 2 runs in the background
command2 &# Wait for all background processes to finish
wait

在这个示例中，command1 和 command2 是两个要并发执行的命令。通过在命令末尾加上&符号，可以让它们在后台同时运行。wait命令用于等待所有后台进程执行完毕。

2.2）问题02：python 并发执行一段程序

在 Python 中，可以使用多线程或多进程来实现并发执行一段程序。以下是使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 实现并发执行的示例：

使用 ThreadPoolExecutor 实现多线程并发执行：

import concurrent.futuresdef your_function():# Your code hereprint("Executing your function")# Create a ThreadPoolExecutor with 5 threads
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:# Submit your function to the executorfuture = executor.submit(your_function)# Get the result (this will block until the function is done)result = future.result()

使用 ProcessPoolExecutor 实现多进程并发执行：

import concurrent.futuresdef your_function():# Your code hereprint("Executing your function")# Create a ProcessPoolExecutor with 5 processes
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:# Submit your function to the executorfuture = executor.submit(your_function)# Get the result (this will block until the function is done)result = future.result()

这些示例展示了如何使用 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 来实现并发执行一段程序。根据需要选择线程或进程执行模式。

2.2.1）遇到的问题及解决：

ModuleNotFoundError: No module named ‘concurrent.futures’; ‘concurrent’ is not a package
这错误通常是由于在Python 2中引入的concurrent.futures模块在Python 3中被删除导致的。

确保你正在使用Python 3，并尝试以下修复方法：

1. 使用Python 3: 确保你的Python环境是Python 3。

2. 尝试使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor的替代方法：如果concurrent.futures不可用，你可以尝试使用threading模块来实现多线程，并使用multiprocessing模块来实现多进程。这两个模块是Python标准库的一部分，应该可以在任何Python环境中使用。

下面是一个使用threading模块的示例：

import threadingdef your_function():print("Executing your function")# 创建并启动5个线程
threads = []
for _ in range(5):thread = threading.Thread(target=your_function)threads.append(thread)thread.start()# 等待所有线程完成
for thread in threads:thread.join()

这种方法可以在不使用concurrent.futures的情况下实现并发执行。

2.3)问题03：python中运行 shell命令

在Python中，你可以使用subprocess模块来运行Shell命令
当你需要将命令和参数组合成一个字符串时，你可以使用shell=True参数来运行Shell命令。这样可以让你直接将命令和参数组合成一个字符串作为参数传递给subprocess.run()函数。下面是一个示例：

import subprocess# 组合命令和参数成一个字符串
command = "ls -l"# 运行Shell命令
result = subprocess.run(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, text=True)# 打印命令的输出
print(result.stdout)

在这个示例中，我们将命令和参数组合成一个字符串"ls -l"，然后将shell=True传递给subprocess.run()函数，以便直接运行这个命令。这样就可以将命令和参数放在一起。

三、06.29 周六

3.1）问题01：Python运行报错处理

>>> range_obj = range(3)
>>> list1= list(ra)
raise      range(     range_obj
>>> list1= list(range_obj)
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not callable

解决办法：
出现 TypeError: 'list' object is not callable 错误，通常是因为在代码的其他地方已经定义了一个名为 list 的变量，并且该变量的值是一个列表。这会覆盖内置的 list 函数，从而导致无法调用内置的 list 函数。

要解决这个问题，请检查你的代码，确保没有定义一个名为 list 的变量。以下是一个示例说明了这个问题以及如何修复它：

重现错误

# 误定义一个名为 list 的变量
list = [1, 2, 3]# 尝试使用 list() 函数会引发错误
range_obj = range(3)
list1 = list(range_obj)  # TypeError: 'list' object is not callable

修复方法

1. 重命名变量：避免使用 list 作为变量名，以免覆盖内置的 list 函数。

# 避免使用 list 作为变量名
my_list = [1, 2, 3]# 使用内置的 list() 函数将 range 对象转换为列表
range_obj = range(3)
list1 = list(range_obj)print(list1)  # 输出：[0, 1, 2]

2. 删除错误的变量定义：如果已经定义了 list 变量，可以通过 del 关键字删除它，以恢复对内置 list 函数的访问。

# 删除误定义的 list 变量
del list# 使用内置的 list() 函数将 range 对象转换为列表
range_obj = range(3)
list1 = list(range_obj)print(list1)  # 输出：[0, 1, 2]

正确使用示例

确保没有覆盖 list 函数，并正确使用它将 range 对象转换为列表。

# 确保没有覆盖内置的 list 函数
# 不要定义变量名为 listrange_obj = range(3)
list1 = list(range_obj)print(list1)  # 输出：[0, 1, 2]

通过确保不使用内置函数的名称作为变量名，可以避免这种错误并正确使用 Python 的内置函数。

3.2）问题02：python3 list转字符串

假设有一个数字列表

num_list = [1, 2, 3, 4, 5]

先将数字列表中的元素转换为字符串，然后用join方法连接，用逗号分隔

result = ', '.join(map(str, num_list))
print(result)

3.3）问题03：Python中的异常处理是怎样的？

try:runoob()
except AssertionError as error:print(error)
else:try:with open('file.log') as file:read_data = file.read()except FileNotFoundError as fnf_error:print(fnf_error)
finally:print('这句话，无论异常是否发生都会执行。')

主动抛异常，使用 raise

x = 10
if x > 5:raise Exception('x 不能大于 5。x 的值为: {}'.format(x))

四、06.30 周日

4.1）问题01: Spring框架中Bean的注解有哪些？

Spring 框架提供了多种 Bean 注解,下面列举了一些常用的注解:

1. @Component：用于标注普通的 Spring Bean。它是一种通用的构造型注解,可以用于任何 Spring Bean。

2. @Repository：用于标注数据访问层（DAO）的 Bean。这个注解是 @Component 的特化版本,用于标注数据访问组件。

3. @Service：用于标注业务层的 Bean。这个注解是 @Component 的特化版本,用于标注业务层组件。

4. @Controller：用于标注 Web 层的 Bean。这个注解是 @Component 的特化版本,用于标注控制器组件。

5. @Configuration：用于标注配置类。被标注的类会被 Spring 容器当作配置类,并用于生成 Bean 实例。

6. @Bean：用于标注方法,该方法会返回一个要纳入 Spring 容器管理的 Bean 实例。通常与 @Configuration 注解一起使用。

7. @Scope：用于指定 Bean 的作用域,如 singleton、prototype 等。

8. @Qualifier：用于为 Bean 提供限定符,以区分多个同类型的 Bean。

9. @Value：用于注入外部的属性值,如配置文件中的值。

10. @Autowired：用于自动装配 Bean 依赖关系。

这些是 Spring 框架中常用的 Bean 注解,它们可以帮助我们更加便捷地管理 Spring Bean 的生命周期和依赖关系。当然,还有一些其他的注解也很有用,具体可以根据实际需求进行选择和使用。

4.2） 问题02: Python3中的函数入参中的 一个*，两个*代表什么含义

在Python中，函数参数前的一个星号 (*) 和两个星号 (**) 有特殊的含义，用于处理不定数量的参数。

一个星号 (*args)

一个星号用于传递可变数量的位置参数。参数名前的一个星号 * 会将传递给函数的所有位置参数收集到一个元组中。

示例

def example_function(*args):for arg in args:print(arg)example_function(1, 2, 3, 4)

输出：

1
2
3
4

在这个例子中，*args 收集了所有传递的位置参数 (1, 2, 3, 4) 并将其作为一个元组传递给函数。

两个星号 (**kwargs)

两个星号用于传递可变数量的关键字参数。参数名前的两个星号 ** 会将传递给函数的所有关键字参数收集到一个字典中。

示例

def example_function(**kwargs):for key, value in kwargs.items():print(f"{key}: {value}")example_function(name="Alice", age=30, city="New York")

输出：

name: Alice
age: 30
city: New York

在这个例子中，**kwargs 收集了所有传递的关键字参数并将其作为一个字典传递给函数。

综合示例

你也可以在同一个函数中同时使用 *args 和 **kwargs，它们可以一起处理位置参数和关键字参数。

def example_function(*args, **kwargs):print("args:", args)print("kwargs:", kwargs)example_function(1, 2, 3, name="Alice", age=30)

输出：

args: (1, 2, 3)
kwargs: {'name': 'Alice', 'age': 30}

总结

• *args 用于接收任意数量的位置参数，并将其作为一个元组传递。
• **kwargs 用于接收任意数量的关键字参数，并将其作为一个字典传递。

这些特性使得Python函数能够更灵活地处理不同数量和类型的参数。