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提高Python运行速度的方法

使用生成器可以显著节省内存资源，减少垃圾收集带来的开销。对于循环代码，可以优化重复代码部分，避免不必要的性能损耗。对于核心模块，可以尝试使用Cython或PyPy等优化工具。多进程、多线程或协程等技术也能帮助提高执行效率。同时，在编写多条件判断时，建议优先处理可能性更高的逻辑。

MySQL和Redis的区别

MySQL是关系型数据库，数据存储在硬盘中，查询时会涉及I/O操作，速度相对较慢。Redis是内存型数据库，数据存储在内存中，操作更快，适合高频率的读写场景。

常见MySQL数据存储引擎

• InnoDB：支持事务处理和外键约束，适合对数据完整性要求高的场景（如金融行业），支持并发控制和崩溃修复能力。
• MyISAM：插入和查询速度较快，适合只读或插入高频率的数据。
• MEMORY：所有数据存储在内存中，速度快，但安全性较低，适合小型数据表。

Cookie和Session的区别

• Session在服务器端管理，依赖Session ID存储，Session ID存储在Cookie中。如果浏览器禁用Cookie，Session也会失效。
• Cookie存储在客户端（浏览器），依赖于客户端的支持，安全性较低。
• Cookie的数据编码方式为Base64，存储时间由开发人员设置。

线程和进程

• 进程：资源分配和调度的基本单位，多个进程相互独立运行，不会互相影响。资源消耗较大，进程数量有限。

• 线程：在进程内运行的轻量级任务，共享进程资源。线程间存在GIL（全局解释器锁），单线程崩溃会导致进程崩溃。

• 应用场景：

  • IO密集型：多线程优化性能。
  • CPU密集型：多进程利用多核优势。

魔术方法

• __init__：对象初始化方法。
• __new__：对象创建前的工厂方法，常用于单列模式。
• __str__：定义对象的字符串表示，用于print输出。
• __del__：对象删除前执行的清理方法。

Lambda函数排序

foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]
# 正数从小到大排序，负数从大到小排序
sorted_foo = sorted(foo, key=lambda x: (x>0, -x) if x>0 else (-x, 0))
print(sorted_foo)

输出结果：[0, 2, 4, 8, 8, 9, -2, -4, -4, -5, -20]

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