用python操作mysql数据库，就会用到MySQLdb模块，这个模块其实和文件数据库SQLite的操作方式一样的
MySQLdb默认查询结果都是返回tuple，输出时候不是很方便，必须按照0，1这样读取，无意中在网上找到简单的修改方法，就是传递一个cursors.DictCursor就行。
上一篇讲解了利用nGrinder进行一次性能测试的简单过程，相对于阿里云的PTS，还是有些许的差别，如果想实现跟阿里云PTS类似的效果，我们需要自定义增加一些模块，扩展一些方法。
Python 2.7.5 (default, Jul 13 2018, 13:06:57)
进制也就是进位计数制，是人为定义的带进位的计数方法（有不带进位的计数方法，比如原始的结绳计数法，唱票时常用的“正”字计数法，以及类似的tally mark计数）。对于任何一种进制---X进制，就表示每一位置上的数运算时都是逢X进一位。十进制是逢十进一，十六进制是逢十六进一，二进制就是逢二进一，以此类推，x进制就是逢x进位。（来自百度）
之前已经说过了ReentrantLock ReentrantReadWriteLock，可以参考之前的博客。在ReentrantReadWriteLock源码解析文末，我提到了ReentrantReadWriteLock的缺点，就是无法避免写线程饥渴的问题，而今天要说的StampedLock提供了乐观读的API，解决了写饥渴的问题。
None他既不是0也不False也不是空的序列也不是空的字典,但是他的布尔类型为False
在我的上一篇文章《面试官：谈一谈java中基于AQS的并发锁》中，讲到了ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、Semaphore、CountDownLatch等并发锁，以及Condition的使用和原理。
一、服务端四种混流模板 1、悬浮模板（LayoutParams.Template = 0）：
MySQLdb默认查询结果都是返回tuple，输出时候不是很方便，必须按照0，1这样读取，无意中在网上找到简单的修改方法，就是传递一个cursors.DictCursor就行。 默认程序： import MySQLdb db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test') cursor = db.cursor() cursor.execute('select * from user') rs = cursor.fetchall() print rs # 返回类似如下 # ((1000L, 0L), (2000L, 0L), (3000L, 0L)) 修改后： import MySQLdb import MySQLdb.cursors db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test',cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor) cursor = db.cursor() cursor.execute('select * from user') rs = cursor.fetchall() print rs # 返回类似如下 # ({'age': 0L, 'num': 1000L}, {'age': 0L, 'num': 2000L}, {'age': 0L, 'num': 3000L}) 或者也可以用下面替换connect和cursor部分 db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test') cursor = conn.cursor(cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor)
一个有三种模式,来控制读/写访问的锁. StampedLock的状态由一个版本和模式来组成.
StampedLock是在java8中引入的一个新的并发工具，主要为了解决此前java7中Lock实现上的一些问题，如ReentrantReadWriteLock的锁饥饿问题。StampedLock是一个全新的Lock，其内部通过ReadWriteLockView、ReadLockView、writeLockView这三个内部类分别实现了Lock和ReadWriteLock接口。而WNode节点，则是一个链表的数据结构，其目的在于实现StanpedLock的CLH锁。
上文介绍了TRTC的一些基本的进房知识点和客户端进行A+B->A、A+B->C的两中混流方式。
1.在数值上下文环境中，True被当作1，False被当作0，例如 True+3=>4
写业务代码的时候，通常会遇到数据库POJO对象转换为前端需要的VO对象，这时经常会遇到烦人的空指针问题，Java 8之前，我们可能这么写：
因为只能交换距离偶数倍的位置，因此相当于比较两个字符串相同奇偶性下标上的元素是否相等。
Python 3.x做了部分修改，但大体语法与Python 2.x相似，Python 3.x的使用者可以轻松阅读Python 2.x编写的代码。
StampedLock类，在JDK1.8时引入，是对读写锁ReentrantReadWriteLock的增强，该类提供了一些功能，优化了读锁、写锁的访问，同时使读写锁之间可以互相转换，更细粒度控制并发。
SNMPwalk 是个更加复杂的 SNMP 扫描器，可以通过猜测 SNMP 团体字符串来收集来自设备的大量信息。SNMPwalk 循环遍历一系列请求来收集来自设备的尽可能多的信息。
对 java 来说，jvm 的监控是工程应用中十分重要的一环，无论是日常的性能优化还是异常处理都离不开监控数据的分析。 java 的 java.lang.management 包提供了用于监控和管理 java 虚拟机及虚拟机各项指标的接口。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/util/ElapsedTimeStrategy.java
根据官方的说法为：如果输入的字符串为 null 或者 0 的话，将会有下面的返回和输出。
a, b, c = 1, 2, 3 【对比Cpp里：c = a >b? a:b】这个写法，python只能常规的空行，缩进吗？ 人生苦短，我用python，下面介绍几种if的方便的方法。 1.常规
添加依赖 <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>javax.servlet-api</artifactId> <version>4.0.1</version> </dependency> 代码示例 package *; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import java.n
上一篇介绍了StampedLock存在的意义以及如何使用StampedLock，按照这个系列的风格大家也应该猜到了，这一篇就是StampedLock的源码分析。这里说明一点，本文的源码分析重点在于锁获取与释放过程中的状态改变，线程入队出队以及等待操作不再做详细介绍。
下面给大家举一个完整的例子，演示怎么使用nGrinder工具进行注册接口的性能测试。
发现一个简单的解决不同语言开发的程序之间调用对方函数获取数据的方法，就是使用命令行作为数据流的接口。
SAP MM MIGO 411K 报错 - Correct the Customizing settings for ledgers for the universal journal –
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
该工具类可以获取请求的ip地址 import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * @create: 2022/3/29 * @author: Tony Stark */ public class IpUtils { /** * 获取客户端IP * * @param reques
psutil模块能够获取系统运行的进程和系统利用率。包括：CPU，内存，磁盘，网络等信息。一般用于系统的监控，分析和限制系统资源和进程的管理。
（4）StampedLock与ReentrantReadWriteLock的对比？
线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，合理设置7大参数。
import eu.bitwalker.useragentutils.UserAgent; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * 获取IP方法 */ public class IpUtils { /** * 获得来源的浏览器 * */ public static St
并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分 别处理每个数据块的流。 Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并 行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
在实际的工作当中，我们难免要与空值打交道，相信不少初学者都会写出下面的代码:if a is None:
一个生产者和一个消费者通过Exchanger来交换缓冲区，以确保消费者可以不断拿到满的缓冲区，生产者不断拿到空的缓冲区.
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
canal-1.1.4/sink/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/sink/CanalEventSink.java
今天主要做了测试用户模块的基础数据的管理，遇到了一个比较头大的问题，用户属性存的都是id，但是返给前端需要转成相应的string类型，然后还有各种非必传参数的验证，一下子来个这么复杂的SQL，特别在是在mybatis的XML文件中配置，着实让我学习了一阵子。分享一下学习成果。
本文主要研究一下flink的AscendingTimestampExtractor
在定义窗口分配器之后，我们需要在每个窗口上指定我们要执行的计算。这是窗口函数的责任，一旦系统确定窗口准备好处理数据，窗口函数就处理每个窗口中的元素。
到目前为止，我们所看到的对话模式很简单，因为它们要求 Actor 保持很少或根本就没有状态。明确地：
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark SQL应运而生。
最近项目中有个需求，需要用到有界队列对访问请求量进行流量削峰请求，同时作为一个缓冲层对请求处理进行后续处理，Java 内置有界队列 ArrayBlockingQueue 可以满足这方面的需求，但是性能上并不满足，于是使用了 Disruptor，它是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列，了解到它内部解决伪共享问题，今天就和大家一起学习缓存行与伪共享相关的知识。
这样写看起来不错，但实际上会有问题。一般来讲，Python中会把下面几种情况当做空值来处理:
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