Python 语法要点

Python 入坑笔记

  • t = (1)定义的不是tuple,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,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义 t = (1,)
  • 动态类型语言,变量基于引用。
  • 只要x是非零数值、非空字符串、非空list等,就判断为True,否则为False
  • 默认参数是程序创建伊始时自动创建的一个变量的引用,故而有义务使默认参数指向一个不变的对象,如整数类型,字符串类型,而不能是List这种可变类型。
  • 返回闭包时牢记一点:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

Python 生成器&迭代器

生成器

  • 列表生成器: [... for ... in ... if ...]
  • Iterator 生成器: (... for ... in ... if ...)
  • 生成式函数: yeild关键词,调用一次生成式函数就相当于创建了一个Iterator对象

迭代器

  • Iterable是可迭代对象,Iterable是指那些可以用于for-in迭代的对象,包括集合对象list,dict,set,map,strgenerator
  • Iterator是迭代器,Iterator是指那些可以作用到next()上的对象Iterator是“惰性”的,只会按需迭代生成,可以用list()等转化为“非惰性”的列表。Iterator可能是一个无限的数据流。可以用iter()创建一个IteratorIterator可以用next()函数迭代。Iterator包括generator
  • Iterator, Iterable均可以用于for-in循环。
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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