MongoDB数据库--扩展Base64,算法
Python高级
非关系型数据库(NO-SQL:Not Only SQL)
非关系型数据库的诞生:随着IT的发展,变革,数据量越来越大,数据之间的关系越来越零散,松散,没有太大的关系,利用关系型数据库已不能更好的满足我们的需求,使用起来非常复杂,浪费大量的空间。为了解决这种问题就出现了一些能处理松散的,数据与数据之间没有太大关系的数据库,即NoSQL非关系型数据库,如MongoDB等
非关系型数据库适合存放结构松散,相互之间关系不明确的数据
常用产品:
MongoDB (文档)
Redis (键值对)
HBase (一列列的数据)
缓存优化 能不用关系型数据库就不用,非要用就减少数据库的使用,将数据写入Redis
NoSQL数据库的四大分类
1.键值型
2.列存储型
3.文档型,比如MongoDB等
4.图形
Base64编码
Base64编码是一种“防君子不防小人”的编码方式。广泛应用于MIME协议,作为电子邮件的传输编码,生成的编码可逆,后一两位可能有“=”,生成的编码都是ascii字符。 优点:速度快,ascii字符,肉眼不可理解 缺点:编码比较长,非常容易被破解,仅适用于加密非关键信息的场合
import base64
str1 = 'nihao,中国!'
r = base64.b64encode(str1.encode())
print(r)
r = base64.b64decode(r)
print(r.decode())
for...else while..else
for i in range(5):
print(i)
if i == 3:
break # 跳出for循环
else: # 当for循环全部执行完毕才会执行else,没全部执行,如执行了break就不会执行else
print(i)
print("end....")
while循环也是如此,但如果while执行了continue,else也会被执行
MongoDB
show dbs 显示所有数据库
db 当前数据库
use mydb 创建mydb数据库
db.student.insert({"sno":1001, "name":"张三"}) 插入数据
db.dropDatabase() 删除当前数据库
db.student.drop() 删除集合 删除后如果数据库中没有其他集合,该数据库将会看不到
db.student.find() 查看文档
db.student.update({"sno":1001},{$set:{"name":"张三丰"}}) 将学号为1001的学
生的姓名更改为张三丰
db.student.remove({"name": "王五"}) 将student表中所有名字叫王五的信息删掉
如果数据库中没有一个集合是不会显示的,所以show dbs就看不到
MongoDB的文档不需要设置相同的字段
集合没有固定的结构,可以插入不同格式和类型的数据
对象为什么能当做字典来使用,只要实现对象中的getitem就可以当做字典来使用
MongoDB在Python中使用
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient()
# 创建数据库
db = conn["mydb"]
# 创建集合
stus = db["student"]
s = {"sno": 1001, "name": "张三", "sex": "男"}
# 向student集合中插入一个文档
stus.insert_one(s)
s = {"sno": 1001, "name": "李四", "sex": "男"}
# 向student集合中插入一个文档
stus.insert_one(s)
r = stus.find({"name":"张三"})
print(r0)
stus.update_one({"name": "张三"}, {"$set": {"name":"张三丰"}})
# 删
r = stus.delete_many({"name": {"$regex": "^张"}})
# 删除的个数
print(r.deleted_count)
# stus.insert_one(s)
# stus.remove()
#查看所有数据库
#print(conn.list_database_names())
算法(Algorithm)
解决某个问题的方法,比如冒泡排序,哈希算法,二分查找算法等
评估算法优劣:时间复杂度,空间复杂度
程序本质就是对数据进行处理,想要对数据进行处理,总要有位置放,放就放在存储器,存储器就是内存的容器。存储器分为两种,内存和外存,内存访问速度极快,容量很小,但数据容易流失,外存容量很大,可以持久存放数据,想要把数据存放在外存上需要通过文件,而放在内存上是零散的
算法的空间复杂度计算的是算法执行过程中需要消耗的存储空间,而原始数据所占的空间并不进行考虑
同一个算法的时间空间复杂度跟其的规模有关,即时间复杂度和空间复杂度是问题规模n的函数,n越大时间耗费越长
时间复杂度的衡量一般是基于基本操作(单个操作)的次数
#时间复杂度o(n)
#空间复杂度o(1)
def index(seq, val):
i = 0
while i < len(seq):
if seq[i] == val: return i
else:
return -1
算法的描述方式:
1.自然语言,比如中文,日文等;
2.伪代码;即随意,能看懂意思就行
3.编程语言;最终期望来实现
重点:
常用算法:
排序算法(至少4中:冒泡,选择,插入,快排),查找算法(二分查找算法),哈希算法(时间是最快的,但耗费大量的存储空间),
记住常用算法的实现
记住常用算法的时间和空间复杂度
数据结构(Data Structure)
数据的一种组织形式,表示方式
集合:
线性结构:顺序表、链表、栈、队列、串(字符串)
树形结构:二叉树、树、森林
图状结构:像渔网一样,数据之间有千丝万缕的联系
算法和数据结构是每个程序猿必须要不断修炼的内功!
转载于:https://www.cnblogs.com/yanruizhe/p/11426150.html
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