集合的奇妙世界：Python集合的经典、避坑与实战

news2025/1/31 22:00:34

集合的奇妙世界：Python集合的经典、避坑与实战

内容简介

本系列文章是为 Python3 学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南，旨在帮助读者从基础入门到项目实战，全面提升编程能力。文章结构由 5 个版块组成，内容层层递进，逻辑清晰。

  1. 基础速通：n 个浓缩提炼的核心知识点，夯实编程基础；
  2. 经典范例：10 个贴近实际的应用场景，深入理解 Python3 的编程技巧和应用方法；
  3. 避坑宝典：10 个典型错误解析，提供解决方案，帮助读者避免常见的编程陷阱；
  4. 水平考试：10 道测试题目，检验学习成果，附有标准答案，以便自我评估；
  5. 实战案例：3 个迷你项目开发，带领读者从需求分析到代码实现，掌握项目开发的完整流程。

无论你是 Python3 初学者，还是希望提升实战能力的开发者，本系列文章都能为你提供清晰的学习路径和实用的编程技巧，助你快速成长为 Python3 编程高手。

阅读建议

  • 初学者：建议从 “基础速通” 开始，系统学习 Python3 的基础知识，然后通过 “经典范例” 和 “避坑宝典” 加深理解，最后通过 “水平考试” 和 “实战案例” 巩固所学内容；
  • 有经验的开发者：可以直接跳转到 “经典范例” 和 “避坑宝典”，快速掌握 Python3 的高级应用技巧和常见错误处理方法，然后通过 “实战案例” 提升项目开发能力；
  • 选择性学习：如果读者对某个特定主题感兴趣，可以直接选择相应版块学习。各版块内容既相互独立又逻辑关联，方便读者根据自身需求灵活选择；
  • 测试与巩固：完成每个版块的学习后，建议通过 “水平考试” 检验学习效果，并通过 “实战案例” 将理论知识转化为实际技能；
  • 项目实战优先：如果你更倾向于实战学习，可以直接从 “实战案例” 入手，边做边学，遇到问题再回溯相关知识点。

一、基础速通

在 Python 中，集合（set）是一种无序且不重复的可变容器，用于存储唯一元素。集合的主要特点包括：

  • 无序性：集合中的元素没有固定顺序。
  • 唯一性：集合中的元素不会重复。
  • 可变性：集合可以动态添加或删除元素。

集合常用于去重、成员检测及数学运算（如并集、交集等）。

1. 创建集合

可以使用花括号 {} 或 set() 函数创建集合：

# 使用花括号
my_set = {1, 2, 3}
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3}

# 使用 set() 函数
another_set = set([4, 5, 6])
print(another_set)  # 输出: {4, 5, 6}

注意：空集合必须用 set() 创建，{} 会创建空字典。

2. 集合操作

集合支持多种操作，如添加、删除、成员检测等：

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

# 删除元素
my_set.remove(2)
print(my_set)  # 输出: {1, 3, 4}

# 成员检测
print(3 in my_set)  # 输出: True
3. 集合运算

集合支持并集、交集、差集等数学运算：

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

# 并集
print(set1 | set2)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}

# 交集
print(set1 & set2)  # 输出: {3}

# 差集
print(set1 - set2)  # 输出: {1, 2}

# 对称差集
print(set1 ^ set2)  # 输出: {1, 2, 4, 5}
4. 集合方法

常用集合方法包括：

  • add(element)：添加元素。
  • remove(element)：移除元素，元素不存在时抛出异常。
  • discard(element)：移除元素，元素不存在时不报错。
  • pop()：随机移除并返回一个元素。
  • clear()：清空集合。
  • union(other_set)：返回并集。
  • intersection(other_set)：返回交集。
  • difference(other_set)：返回差集。
  • symmetric_difference(other_set)：返回对称差集。
5. 示例
# 创建集合
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

# 添加元素
fruits.add("orange")

# 移除元素
fruits.discard("banana")

# 集合运算
vegetables = {"carrot", "potato", "tomato"}
produce = fruits.union(vegetables)

print(produce)  # 输出: {'apple', 'cherry', 'orange', 'carrot', 'potato', 'tomato'}
小结

集合是 Python 中用于存储唯一元素的无序容器，支持多种操作和数学运算，适合去重和成员检测等场景。

二、经典范例

Python 的集合（set）由于其无序性、唯一性和高效性，在许多场景中非常有用。以下是集合的经典应用场景及代码演示：

1. 去重

集合常用于从列表或其他可迭代对象中去除重复元素。

# 示例：列表去重
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_data = set(data)  # 转换为集合去重
print(unique_data)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}

# 如果需要结果仍然是列表
unique_list = list(unique_data)
print(unique_list)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
2. 成员检测

集合的成员检测效率非常高（时间复杂度为 O(1)），适合用于快速判断元素是否存在。

# 示例：检查元素是否在集合中
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
print("banana" in fruits)  # 输出: True
print("orange" in fruits)  # 输出: False
3. 集合运算

集合支持并集、交集、差集等数学运算，适合处理需要比较或合并数据的场景。

# 示例：集合运算
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

# 并集
union_set = set1 | set2
print(union_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 交集
intersection_set = set1 & set2
print(intersection_set)  # 输出: {3, 4}

# 差集
difference_set = set1 - set2
print(difference_set)  # 输出: {1, 2}

# 对称差集（只存在于一个集合中的元素）
symmetric_difference_set = set1 ^ set2
print(symmetric_difference_set)  # 输出: {1, 2, 5, 6}
4. 过滤重复数据

集合可以快速过滤掉重复数据，例如从日志中提取唯一的 IP 地址。

# 示例：从日志中提取唯一 IP 地址
logs = [
    "192.168.1.1 - GET /index.html",
    "192.168.1.2 - GET /about.html",
    "192.168.1.1 - POST /login",
    "192.168.1.3 - GET /index.html",
]

# 提取 IP 地址
ips = set(log.split()[0] for log in logs)
print(ips)  # 输出: {'192.168.1.1', '192.168.1.2', '192.168.1.3'}
5. 查找共同元素

集合的交集运算可以快速找到两个数据集中的共同元素。

# 示例：查找两个列表中的共同元素
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [4, 5, 6, 7, 8]

common_elements = set(list1) & set(list2)
print(common_elements)  # 输出: {4, 5}
6. 集合的差集运算

差集运算可以用于从一个集合中剔除另一个集合中的元素。

# 示例：从集合中剔除特定元素
allowed_fruits = {"apple", "banana", "cherry", "orange"}
forbidden_fruits = {"banana", "orange"}

safe_fruits = allowed_fruits - forbidden_fruits
print(safe_fruits)  # 输出: {'apple', 'cherry'}
7. 统计唯一值

集合可以用于统计唯一值的数量。

# 示例：统计列表中唯一值的数量
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
unique_count = len(set(data))
print(unique_count)  # 输出: 4
8. 集合的对称差集

对称差集可以用于找出两个集合中不重复的元素。

# 示例：找出两个集合中不重复的元素
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

symmetric_diff = set1 ^ set2
print(symmetric_diff)  # 输出: {1, 2, 5, 6}
9. 集合的子集和超集检测

集合提供了方法用于检测一个集合是否是另一个集合的子集或超集。

# 示例：子集和超集检测
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {1, 2, 3, 4, 5}

# 检测子集
print(set1.issubset(set2))  # 输出: True

# 检测超集
print(set2.issuperset(set1))  # 输出: True
10. 集合的更新操作

集合支持批量添加元素或与其他集合合并。

# 示例：更新集合
fruits = {"apple", "banana"}
fruits.update(["cherry", "orange"])  # 添加多个元素
print(fruits)  # 输出: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}

# 与其他集合合并
more_fruits = {"mango", "grape"}
fruits.update(more_fruits)
print(fruits)  # 输出: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'mango', 'grape'}
小结

集合在 Python 中的应用场景非常广泛，包括去重、成员检测、集合运算、过滤数据等。由于其高效的特性，集合在处理大量数据时非常有用。通过合理使用集合，可以显著提升代码的性能和可读性。

三、避坑宝典

在使用 Python 集合时，可能会遇到一些典型错误。以下是常见的错误及其原因分析、纠正方法，并通过代码演示说明。

1. 尝试创建包含可变元素的集合

集合中的元素必须是不可变的（如整数、字符串、元组等），如果尝试将可变对象（如列表、字典）放入集合中，会引发 TypeError。

错误代码
# 尝试将列表放入集合
my_set = {1, 2, [3, 4]}  # 列表是可变的

错误原因：集合要求元素必须是可哈希的（不可变的），而列表是可变对象。

纠正方法

将列表转换为元组（不可变）后再放入集合。

# 将列表转换为元组
my_set = {1, 2, tuple([3, 4])}
print(my_set)  # 输出: {1, 2, (3, 4)}
2. 混淆集合和字典的创建

空集合必须使用 set() 创建，使用 {} 会创建空字典。

错误代码
# 尝试创建空集合
my_set = {}
print(type(my_set))  # 输出: <class 'dict'>

错误原因：{} 是创建空字典的语法，而不是空集合。

纠正方法

使用 set() 创建空集合。

# 正确创建空集合
my_set = set()
print(type(my_set))  # 输出: <class 'set'>
3. 尝试修改集合中的元素

集合中的元素必须是不可变的，因此不能直接修改集合中的元素。

错误代码
# 尝试修改集合中的元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set[0] = 10  # 集合不支持索引和赋值

错误原因：集合是无序的，不支持索引操作，且元素不可变。

纠正方法

如果需要修改集合中的元素，可以先移除旧元素，再添加新元素。

# 移除旧元素并添加新元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.remove(1)
my_set.add(10)
print(my_set)  # 输出: {2, 3, 10}
4. 使用 remove() 删除不存在的元素

使用 remove() 删除集合中不存在的元素会引发 KeyError。

错误代码
# 尝试删除不存在的元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.remove(4)  # 4 不在集合中

错误原因：remove() 方法要求元素必须存在于集合中。

纠正方法

使用 discard() 方法，它不会在元素不存在时引发错误。

# 使用 discard() 安全删除元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.discard(4)  # 不会报错
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3}
5. 混淆集合和列表的操作

集合是无序的，不支持索引操作，而列表是有序的，支持索引操作。

错误代码
# 尝试对集合进行索引操作
my_set = {1, 2, 3}
print(my_set[0])  # 集合不支持索引

错误原因：集合是无序的，没有索引的概念。

纠正方法

如果需要索引操作，可以将集合转换为列表。

# 将集合转换为列表后进行索引操作
my_set = {1, 2, 3}
my_list = list(my_set)
print(my_list[0])  # 输出: 1（注意：集合无序，顺序可能不同）
6. 忽略集合的不可重复性

集合中的元素是唯一的，重复添加相同元素不会改变集合。

错误代码
# 重复添加相同元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(2)  # 2 已经存在
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3}

错误原因：集合会自动去重，重复添加相同元素不会生效。

纠正方法

无需纠正，这是集合的正常行为。如果需要允许重复元素，应使用列表。

7. 混淆 update() 和 add()

add() 用于添加单个元素，而 update() 用于添加多个元素（如列表、集合等）。

错误代码
# 错误使用 add() 添加多个元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.add([4, 5])  # add() 不能接受列表

错误原因：add() 只能接受单个元素，不能接受可迭代对象。

纠正方法

使用 update() 添加多个元素。

# 使用 update() 添加多个元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.update([4, 5])
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}
8. 忽略集合运算的顺序

集合运算是无序的，但差集运算（-）的顺序会影响结果。

错误代码
# 忽略差集运算的顺序
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
result = set2 - set1  # 结果是 set2 中有但 set1 中没有的元素
print(result)  # 输出: {4, 5}

错误原因：差集运算的顺序会影响结果。

纠正方法

明确差集运算的顺序。

# 明确差集运算的顺序
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
result = set1 - set2  # 结果是 set1 中有但 set2 中没有的元素
print(result)  # 输出: {1, 2}
小结

在使用 Python 集合时，常见的错误包括：

  • 尝试将可变对象放入集合。
  • 混淆集合和字典的创建。
  • 尝试修改集合中的元素。
  • 使用 remove() 删除不存在的元素。
  • 混淆集合和列表的操作。
  • 忽略集合的不可重复性。
  • 混淆 update() 和 add()。
  • 忽略集合运算的顺序。

通过理解这些错误的原因并掌握正确的使用方法，可以更高效地使用集合。

四、水平考试

本试卷共计 30 道题。其中：选择题 15 题、填空题 10 题和编程题 5 题。满分为 100 分，每道题后附有正确答案。

一、选择题（每题2分，共30分）

  1. 集合中的元素是（ ）。

    • A. 有序的
    • B. 无序的
    • C. 可变的
    • D. 可重复的

    答案：B

  2. 以下哪个操作可以创建一个空集合？

    • A. {}
    • B. set()
    • C. []
    • D. ()

    答案：B

  3. 集合中的元素必须是（ ）。

    • A. 可变的
    • B. 不可变的
    • C. 可哈希的
    • D. 可排序的

    答案：B 和 C

  4. 以下哪个方法可以用于向集合中添加元素？

    • A. append()
    • B. add()
    • C. insert()
    • D. extend()

    答案：B

  5. 以下哪个方法可以安全地移除集合中的元素（即使元素不存在也不会报错）？

    • A. remove()
    • B. discard()
    • C. pop()
    • D. clear()

    答案：B

  6. 以下哪个操作可以计算两个集合的并集？

    • A. &
    • B. |
    • C. -
    • D. ^

    答案：B

  7. 以下哪个操作可以计算两个集合的交集？

    • A. &
    • B. |
    • C. -
    • D. ^

    答案：A

  8. 以下哪个操作可以计算两个集合的差集？

    • A. &
    • B. |
    • C. -
    • D. ^

    答案：C

  9. 以下哪个操作可以计算两个集合的对称差集？

    • A. &
    • B. |
    • C. -
    • D. ^

    答案：D

  10. 以下哪个方法可以清空集合中的所有元素？

    • A. remove()
    • B. discard()
    • C. pop()
    • D. clear()

    答案：D

  11. 以下哪个方法可以随机移除并返回集合中的一个元素？

    • A. remove()
    • B. discard()
    • C. pop()
    • D. clear()

    答案：C

  12. 以下哪个方法可以判断一个集合是否是另一个集合的子集？

    • A. issubset()
    • B. issuperset()
    • C. isdisjoint()
    • D. union()

    答案：A

  13. 以下哪个方法可以判断两个集合是否没有交集？

    • A. issubset()
    • B. issuperset()
    • C. isdisjoint()
    • D. union()

    答案：C

  14. 以下哪个操作可以将多个元素添加到集合中？

    • A. add()
    • B. update()
    • C. insert()
    • D. extend()

    答案：B

  15. 以下哪个代码会报错？

    • A. my_set = {1, 2, 3}
    • B. my_set = set([1, 2, 3])
    • C. my_set = {[1, 2, 3]}
    • D. my_set = set((1, 2, 3))

    答案：C

二、填空题（每题3分，共30分）

  1. 集合中的元素是________的。（填“唯一”或“可重复”）

    答案：唯一

  2. 使用________方法可以向集合中添加单个元素。

    答案：add()

  3. 使用________方法可以安全地移除集合中的元素（即使元素不存在也不会报错）。

    答案：discard()

  4. 集合的差集操作符是________。

    答案：-

  5. 集合的对称差集操作符是________。

    答案：^

  6. 使用________方法可以清空集合中的所有元素。

    答案：clear()

  7. 使用________方法可以判断一个集合是否是另一个集合的子集。

    答案：issubset()

  8. 使用________方法可以判断两个集合是否没有交集。

    答案：isdisjoint()

  9. 集合的并集操作符是________。

    答案：|

  10. 集合的交集操作符是________。

    答案：&

三、编程题（共40分）
1. 去重（5分）

编写一个函数 remove_duplicates(lst)，接受一个列表作为参数，返回一个去重后的列表。

答案：

def remove_duplicates(lst):
    return list(set(lst))

# 测试
print(remove_duplicates([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]))  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
2. 集合运算（10分）

编写一个函数 set_operations(set1, set2)，接受两个集合作为参数，返回它们的并集、交集和差集。

答案：

def set_operations(set1, set2):
    union = set1 | set2
    intersection = set1 & set2
    difference = set1 - set2
    return union, intersection, difference

# 测试
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(set_operations(set1, set2))  # 输出: ({1, 2, 3, 4, 5}, {3}, {1, 2})
3. 对称差集（10分）

编写一个函数 symmetric_difference(set1, set2)，接受两个集合作为参数，返回它们的对称差集。

答案：

def symmetric_difference(set1, set2):
    return set1 ^ set2

# 测试
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(symmetric_difference(set1, set2))  # 输出: {1, 2, 4, 5}
4. 子集检测（10分）

编写一个函数 is_subset(set1, set2)，接受两个集合作为参数，判断 set1 是否是 set2 的子集。

答案：

def is_subset(set1, set2):
    return set1.issubset(set2)

# 测试
set1 = {1, 2}
set2 = {1, 2, 3, 4}
print(is_subset(set1, set2))  # 输出: True
5. 集合操作综合（15分）

编写一个函数 set_manipulation(lst)，接受一个列表作为参数，完成以下操作：

  1. 将列表转换为集合并去重。
  2. 添加元素 10 到集合中。
  3. 移除元素 2（如果存在）。
  4. 返回最终的集合。

答案：

def set_manipulation(lst):
    my_set = set(lst)
    my_set.add(10)
    my_set.discard(2)
    return my_set

# 测试
print(set_manipulation([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]))  # 输出: {1, 3, 4, 5, 10}

总分：100分

通过这套试卷，可以全面测试对 Python 集合的理解和掌握程度。

五、实战案例

以下是 3 个应用“Python 集合”知识的综合应用项目，这些项目具有新颖性、前瞻性和实用性，每个项目都包含完整的代码、解释说明、测试案例和执行结果。

  1. 基因序列比对
  2. 文章推荐系统
  3. 运行日志分析

项目 1：基因序列比对（集合运算与去重）

项目描述

在生物信息学中，比对两个基因序列的相似性。使用集合的交集和并集计算相似度。

代码实现

# 基因序列（简化为字符串集合）
sequence1 = {"A", "T", "C", "A", "A", "A"}
sequence2 = {"A", "C", "G", "G", "T", "T"}

# 计算相似度
def sequence_similarity(seq1, seq2):
    intersection = seq1 & seq2  # 交集
    union = seq1 | seq2  # 并集
    similarity = len(intersection) / len(union)
    return similarity

# 测试
similarity = sequence_similarity(sequence1, sequence2)
print(f"基因序列相似度：{similarity:.2f}")

测试案例

  • 基因序列 1: {"A", "T", "C", "A", "A", "A"}
  • 基因序列 2: {"A", "C", "G", "G", "T", "T"}

执行结果

基因序列相似度：0.75

项目 2：文章推荐系统（去重与交集应用）

项目描述

设计一个简单的推荐系统，基于用户的历史行为和兴趣标签，推荐新的内容。使用集合的交集运算找到用户可能感兴趣的内容。

代码实现

# 用户兴趣标签和历史行为
user_interests = {"python", "AI", "machine learning", "data science"}
content_tags = {
    "article1": {"python", "data science"},
    "article2": {"AI", "deep learning"},
    "article3": {"machine learning", "statistics"},
    "article4": {"python", "web development"},
}

# 推荐函数
def recommend_content(user_interests, content_tags):
    recommendations = {}
    for content, tags in content_tags.items():
        common_tags = user_interests & tags  # 计算交集
        if common_tags:
            recommendations[content] = common_tags
    return recommendations

# 测试
recommendations = recommend_content(user_interests, content_tags)
print("推荐内容及共同兴趣标签：")
for content, tags in recommendations.items():
    print(f"{content}: {tags}")

测试案例

  • 用户兴趣标签：{"python", "AI", "machine learning", "data science"}
  • 内容标签：
    • article1: {"python", "data science"}
    • article2: {"AI", "deep learning"}
    • article3: {"machine learning", "statistics"}
    • article4: {"python", "web development"}

执行结果

推荐内容及共同兴趣标签：
article1: {'python', 'data science'}
article2: {'AI'}
article3: {'machine learning'}
article4: {'python'}

项目 3：运行日志分析（去重与统计）

项目描述

分析服务器日志，统计独立 IP 地址的数量，并找出访问量最高的 IP 地址。

代码实现

# 模拟日志数据
logs = [
    "192.168.1.1 - GET /index.html",
    "192.168.1.2 - GET /about.html",
    "192.168.1.1 - POST /login",
    "192.168.1.3 - GET /index.html",
    "192.168.1.2 - GET /contact.html",
]

# 统计独立 IP 地址
unique_ips = set(log.split()[0] for log in logs)
print(f"独立 IP 地址数量：{len(unique_ips)}")

# 统计访问量最高的 IP 地址
from collections import Counter
ip_counter = Counter(log.split()[0] for log in logs)
most_common_ip = ip_counter.most_common(1)[0]
print(f"访问量最高的 IP 地址：{most_common_ip[0]}，访问次数：{most_common_ip[1]}")

测试案例

  • 日志数据：
    192.168.1.1 - GET /index.html
192.168.1.2 - GET /about.html
192.168.1.1 - POST /login
192.168.1.3 - GET /index.html
192.168.1.2 - GET /contact.html

执行结果

独立 IP 地址数量：3
访问量最高的 IP 地址：192.168.1.1，访问次数：2

小结

这些项目展示了 Python 集合在实际问题中的广泛应用，包括基因分析对比、文章推荐系统、运行日志分析等方面。通过这些项目，可以深入理解集合的强大功能和灵活性。

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内容概要 知识库管理系统&#xff08;KMS&#xff09;作为现代企业知识管理的重要组成部分&#xff0c;其定义涵盖了系统化捕捉、存储、共享和应用知识的过程。这类系统通过集成各种信息来源&#xff0c;不仅为员工提供了一个集中式的知识平台&#xff0c;还以其结构化的方式提…
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SpringBoot 日志与配置文件

SpringBoot 日志与配置文件

SpringBoot 配置文件格式 Properties 格式 Component ConfigurationProperties(prefix "person") //和配置文件person前缀的所有配置进行绑定 Data public class Person {private String name;private Integer age;private Date birthDay;private Boolean like;pr…
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Qt中Widget及其子类的相对位置移动

Qt中Widget及其子类的相对位置移动

Qt中Widget及其子类的相对位置移动 最后更新日期&#xff1a;2025.01.25 下面让我们开始今天的主题… 一、开启篇 提出问题&#xff1a;请看上图&#xff0c;我们想要实现的效果是控件黄色的Widge&#xff08;m_infobarWidget&#xff09;t随着可视化窗口&#xff08;m_glWidge…
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【Node.js】Koa2 整合接口文档

【Node.js】Koa2 整合接口文档

部分学习来源&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_38734862/article/details/107715579 依赖 // koa2-swagger-ui UI视图组件 swagger-jsdoc 识别写的 /***/ 转 json npm install koa2-swagger-ui swagger-jsdoc --save配置 config\swaggerConfig.js const Router requir…
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Docker/K8S

Docker/K8S

文章目录 项目地址一、Docker1.1 创建一个Node服务image1.2 volume1.3 网络1.4 docker compose 二、K8S2.1 集群组成2.2 Pod1. 如何使用Pod(1) 运行一个pod(2) 运行多个pod 2.3 pod的生命周期2.4 pod中的容器1. 容器的生命周期2. 生命周期的回调3. 容器重启策略4. 自定义容器启…
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leetcode——排序链表（java）

leetcode——排序链表（java）

给你链表的头结点 head &#xff0c;请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [4,2,1,3] 输出&#xff1a;[1,2,3,4] 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;head [-1,5,3,4,0] 输出&#xff1a;[-1,0,3,4,5] 示例 3&#xff1a; …
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基于springboot的校园部门资料管理系统

基于springboot的校园部门资料管理系统

博主介绍&#xff1a;java高级开发&#xff0c;从事互联网行业多年&#xff0c;熟悉各种主流语言&#xff0c;精通java、python、php、爬虫、web开发&#xff0c;已经做了多年的设计程序开发&#xff0c;开发过上千套设计程序&#xff0c;没有什么华丽的语言&#xff0c;只有实…
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数据结构初阶之堆的介绍与堆的实现

数据结构初阶之堆的介绍与堆的实现

一、堆的概念与结构 如果有一个关键码的集合&#xff0c;把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储在一个一维数组中&#xff0c;并满足&#xff1a;&#xff0c;则称为小堆&#xff08;或大堆&#xff09;。 将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆&#xff0c;根结点最小的堆叫做…
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Day29（补）-【AI思考】-精准突围策略——从“时间贫困“到“效率自由“的逆袭方案

Day29（补）-【AI思考】-精准突围策略——从“时间贫困“到“效率自由“的逆袭方案

文章目录 精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案**第一步&#xff1a;目标熵减工程&#xff08;建立四维坐标&#xff09;** 与其他学习方法的结合**第二步&#xff1a;清华方法本土化移植** 与其他工具对比**~~第三步&#xff1a;游戏化改造…
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docker中运行的MySQL怎么修改密码

docker中运行的MySQL怎么修改密码

1&#xff0c;进入MySQL容器 docker exec -it 容器名 bash 我运行了 docker ps命令查看。正在运行的容器名称。可以看到MySQL的我起名为db docker exec -it db bash 这样就成功的进入到容器中了。 2&#xff0c;登录MySQL中 mysql -u 用户名 -p 回车 密码 mysql -u root -p roo…
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leetcode——二叉树的中序遍历（java）

leetcode——二叉树的中序遍历（java）

给定一个二叉树的根节点 root &#xff0c;返回 它的 中序 遍历 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1,null,2,3] 输出&#xff1a;[1,3,2] 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;root [] 输出&#xff1a;[] 示例 3&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1] 输出…
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信息安全专业优秀毕业设计选题汇总：热点选题

信息安全专业优秀毕业设计选题汇总：热点选题

目录 前言 毕设选题 开题指导建议 更多精选选题 选题帮助 最后 前言 大家好,这里是海浪学长毕设专题! 大四是整个大学期间最忙碌的时光&#xff0c;一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理…
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Java---猜数字游戏

Java---猜数字游戏

本篇文章所实现的是Java经典的猜数字游戏 , 运用简单代码来实现基本功能 目录 一.题目要求 二.游戏准备 三.代码实现 一.题目要求 随机生成一个1-100之间的整数(可以自己设置区间&#xff09;&#xff0c;提示用户猜测&#xff0c;猜大提示"猜大了"&#xff0c;…
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SAP系统中的主要采购类型/采购模式总结

SAP系统中的主要采购类型/采购模式总结

在 SAP 系统中，采购类型主要有以下几种： 一、标准采购订单（Standard Purchase Order） 描述：这是最常用的采购类型，用于一次性采购货物或服务。采购部门根据需求部门提出的采购申请，向供应商发出采购订单，明确规定了采购的物料、数量、价格、交货日期等详细信息。 应…
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论文笔记（六十三）Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective（五）

论文笔记（六十三）Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective（五）

Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective&#xff08;五&#xff09; 文章概括基于得分的生成模型&#xff08;Score-based Generative Models&#xff09; 文章概括 引用&#xff1a; article{luo2022understanding,title{Understanding diffusion models: A…
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ThinkPHP 8模型与数据的插入、更新、删除

ThinkPHP 8模型与数据的插入、更新、删除

【图书介绍】《ThinkPHP 8高效构建Web应用》-CSDN博客 《2025新书 ThinkPHP 8高效构建Web应用 编程与应用开发丛书 夏磊 清华大学出版社教材书籍 9787302678236 ThinkPHP 8高效构建Web应用》【摘要 书评 试读】- 京东图书 使用VS Code开发ThinkPHP项目-CSDN博客 编程与应用开…
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项目升级Sass版本或升级Element Plus版本遇到的问题

项目升级Sass版本或升级Element Plus版本遇到的问题

项目升级Sass版本或升级Element Plus版本遇到的问题 如果项目有需求需要用到高版本的Element Plus组件&#xff0c;则需要升级相对应的sass版本&#xff0c;Element 文档中有提示&#xff0c;2.8.5及以后得版本&#xff0c;sass最低支持的版本为1.79.0&#xff0c;所升级sass、…
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基于OSAL的嵌入式裸机事件驱动框架——整体架构调度机制

基于OSAL的嵌入式裸机事件驱动框架——整体架构调度机制

参考B站up主【架构分析】嵌入式祼机事件驱动框架 感谢大佬分享 任务ID &#xff1a; TASK_XXX TASK_XXX 在系统中每个任务的ID是唯一的&#xff0c;范围是 0 to 0xFFFE&#xff0c;0xFFFF保留为SYS_TSK_INIT。 同时任务ID的大小也充当任务调度的优先级&#xff0c;ID越大&#…
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Three.js 后期处理（Post-Processing）详解

Three.js 后期处理（Post-Processing）详解

目录 前言 一、什么是后期处理&#xff1f; 二、Three.js 后期处理的工作流程 2.1 创建 EffectComposer 2.2 添加渲染通道&#xff08;Render Pass&#xff09; 2.3 应用最终渲染 三、后期处理实现示例 3.1 基础代码 四、常见的后期处理效果 4.1 辉光效果&#xf…
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HTML特殊符号的使用示例

HTML特殊符号的使用示例

目录 一、基本特殊符号的使用 1、空格符号&#xff1a; 2、小于号 和 大于号&#xff1a; 3、引号&#xff1a; 二、版权、注册商标符号的使用 1、版权符号&#xff1a;© 2、注册商标符号&#xff1a; 三、数学符号的使用 四、箭头符号的使用 五、货币符号的使用…
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