舞动的灵魂
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Redis简介

Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。

redis有以下特点：

  • Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
  • Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
  • Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
  • 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
  • Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

Redis安装

Windows 系统

Redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择，这里我选择64位zip压缩包，解压到Redis文件夹中。

打开一个 cmd 窗口 使用 cd 命令切换目录到 C:\redis 运行（如果想方便的话，可以把 redis 的路径加到系统的环境变量里，这样就省得再输路径了）：

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cookie详解

1、cookie简介

因为HTTP协议是无状态的，即服务器不知道用户上一次做了什么，这严重阻碍了交互式Web应用程序的实现。在典型的网上购物场景中，用户浏览了几个页面，买了一盒饼干和两饮料。最后结帐时，由于HTTP的无状态性，不通过额外的手段，服务器并不知道用户到底买了什么。为了做到这点，就需要使用到Cookie了。服务器可以设置或读取Cookies中包含信息，借此维护用户跟服务器会话中的状态。

Cookie（复数形态：Cookies），是指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）。

Cookie是由服务端生成的，发送给客户端（通常是浏览器）的。Cookie总是保存在客户端中，按在客户端中的存储位置，可分为内存Cookie和硬盘Cookie：

内存Cookie由浏览器维护，保存在内存中，浏览器关闭后就消失了，其存在时间是短暂的。

硬盘Cookie保存在硬盘里，有一个过期时间，除非用户手工清理或到了过期时间，硬盘Cookie不会被删除，其存在时间是长期的。所以，按存在时间，可分为非持久Cookie和持久Cookie。

2、工作原理

1、创建cookie

当用户第一次浏览某个使用Cookie的网站时，该网站的服务器就进行如下工作：

  • 该用户生成一个唯一的识别码（Cookie id），创建一个Cookie对象；
  • 默认情况下它是一个会话级别的cookie，存储在浏览器的内存中，用户退出浏览器之后被删除。如果网站希望浏览器将该Cookie存储在磁盘上，则需要设置最大时效（maxAge），并给出一个以秒为单位的时间（将最大时效设为0则是命令浏览器删除该Cookie）；
  • 将Cookie放入到HTTP响应报头，将Cookie插入到一个 Set-Cookie HTTP请求报头中；
  • 发送该HTTP响应报文。
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列表

1、将列表中的字符型数字转换为数值类型
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lis = ['1', '2', '3', '8', '6', '12']

num_lis = [int(x) for x in lis]
#或者
num_lis = list(map(int, lis))

输出结果为：[1, 2, 3, 8, 6, 12]
2、将列表中的数字转换为字符（同上）
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lis = [1, 2, 3, 8, 6, 12]

char_lis = [str(x) for x in lis]
#或者
char_lis = list(map(str, lis))

输出结果为：['1', '2', '3', '8', '6', '12']
3、对列表中的元素进行排序
  • 如果列表中是数字，那么直接进行排序：
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lis = [1, 2, 3, 8, 6, 12]

lis.sort()
print(lis)

输出结果为：[1, 2, 3, 6, 8, 12]
  • 如果列表中是字母型字符，那么也直接进行排序（根据ASCII）：
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lis = ['a', 'd', 'e', 'b']

lis.sort()
print(lis)

输出结果为：['a', 'b', 'd', 'e']
  • 如果列表中是数字型字符，想要使其中的数字升序或者降序排列，需要对其进行一些操作：
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#若直接进行排序
lis = ['1', '2', '3', '8', '6', '12']

lis.sort()
print(lis)

输出结果为：['1', '12', '2', '3', '6', '8']

注意：上述排序是按元素的第一个字符进行排序的。

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lis = ['1', '2', '3', '8', '6', '12']

lis.sort(key=lambda x:int(x))
print(lis)

输出结果为：['1', '2', '3', '6', '8', '12']
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DNS 解析流程

在浏览器输入一个 url 地址后，浏览器首先会查看其自身对 DNS 记录的缓存，如果有，直接用缓存中记录的 IP 访问服务器，如果没有，向本地域名服务器发起查询请求。
本地域名服务器接收到请求后，会先查看操作系统的 DNS 缓存，如果有，获取缓存中的记录返回给浏览器，如果没有，迭代地向根域名服务器、顶级域名服务器发起查询请求，直至返回最终的 IP。

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JS 数组去重

利用集合
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const arr = [1, 1, 2, 2, 3, 3]

const new_array = Array.from(new Set(arr))

console.log(new_array) // [1, 2, 3]
filter + indexOf

indexOf 返回的始终是元素第一次出现的位置。

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const arr = [1, 1, 2, 2, 3, 3]

const new_array = arr.filter((val, idx) => {
    return arr.indexOf(val) === idx
})

console.log(new_array) // [1, 2, 3]

JS 垃圾回收机制（GC）

概述

垃圾回收机制（Garbage Collection)）简称 GC，所谓垃圾回收机制就是清理内存的方式。

垃圾回收机制会定期（周期性）找出那些不再用到的内存（变量），然后释放其内存。不再用到的内存，没有及时释放，就叫做内存泄漏（memory leak）。

在 JS 中，我们创建变量的时候，JS 引擎会自动给对象分配对应的内存空间，不需要我们手动分配。当代码执行完毕的时候，JS 引擎也会自动地将你的程序，所占用的内存清理掉。正是因为有垃圾回收机制，才导致了开发者有着不用关心内存管理的错误感觉。

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获取视频

1、cv2.VideoCapture()

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cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

用于获取视频。其中，camera_idx是o，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频。

2、cv2.namedWindow()

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cv2.namedWindow(window_name)

为窗口命名。参数为窗口标题，字符串。

3、cap.read()

1
ret, frame = cap.read()

读取一帧的数据。第一个返回值是布尔类型，判断是否读取到图片，第二个返回值是读取到的图片。

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颜色空间转换

目标：

  • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等。

  • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体。

  • 我们将要学习的函数有：cv2.cvtColor()，cv2.inRange() 等。

1、转换颜色空间

　 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会、发现我们经常用到的也就两种：BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。

我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image ，flag)，其中 flag就是转换类型。
对于 BGR↔Gray 的转换，我们要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。
同样对于 BGR↔HSV 的转换，我们用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。
你还可以通过下面的命令得到所有可用的 flag。

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学习目标

  • 获取像素值并修改

  • 获取图像的属性

  • 图像的ROI

  • 图像通道的拆分及合并

    几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。

    获取并修改像素值

    1、首先我们需要读入一幅图像：

    1
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    import cv2
    import numpy as np
    img=cv2.imread('C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\Camera Roll\\6.jpg')

    注：cv2.imread()：读入图片，共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片，包括cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alpha通道。

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一、Django简介

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模板T。

  1. 模型（数据存储层）：处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。
  2. 模板（表现层）：处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。
  3. 视图（业务逻辑层）：存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。

二、MVC与MTV模型

MVC(Model View Controller)：是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。

MTV: 有些WEB框架觉得MVC的字面意思很别扭，就给它改了一下。view不再是HTML相关，而是主业务逻辑了，相当于控制器。html被放在Templates中，称作模板，于是MVC就变成了MTV。这其实就是一个文字游戏，和MVC本质上是一样的，换了个名字和叫法而已，换汤不换药。

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快速入门

Selenium 库里有个叫 WebDriver 的 API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像 BeautifulSoup 或者其他 Selector 对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互 (发送文本、点击等)，以及执行其他动作来运行网络爬虫。

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