今日内容概要 序列化与反序列化 def介绍和快速使用 cbv源码流程分析 drf之APIView和Request对象分析 内容详细 1.序列化和反序列化 # api接口开发 最核心最常见的一个过程就是序列化 所谓序列化就是把数据转换格式,序列化可以分两个阶段 # 序列化:把我们语言识别的数据转换成指定的格式提供给别人: 字典,列表,对象------>json/xml/prop,massagepack--->提供给别人(前端或其他服务) # 反序列化:把别人提供的数据转换/还原成我们需要的格式…

1.[基础]redis能带给我们什么福利 Redis(Remote Dictionary Server)官网:https://redis.io/ Redis命令:https://redis.io/commands Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache and message broker. It supports data structur…

一.cbv源码分析 二.resful规范 三.django中写resful的借口 四.drf写resful的借口 五.APIVIew源码分析 六.drf之序列化 一.cbv源码分析 -CBV和FBV 1.在views中写一个类,继承views里面写get方法,post方法 2.在路由中配置:url(r'^test/',views.Test.as_view()),实际上上第二个参数位置,放的还是一个函数内存地址 3.当请求来了,就会执行第二个参数(request,参数),本质上执行views()…

Log2Net是一个用于收集日志到数据库或文件的组件,支持.NET和.NetCore平台. 此组件自动收集系统的运行日志(服务器运行情况.在线人数等).异常日志.程序员还可以添加自定义日志. 该组件支持.NET平台和.NETCore平台,支持将日志写入到文本文件.SQL Server.Oracle.MySQL,可以方便地扩展到其他数据库. 针对这个组件的数据,相应地有日志查询网站,它查询日志数据库的数据(Log2Net组件存储的日志数据),显示各服务器/网站的实时数据图表显示,提供操作轨迹数据和…

摘要 日常开发中,需要用到各种各样的框架来实现API.系统的构建.作为程序员,除了会使用框架还必须要了解框架工作的原理.这样可以便于我们排查问题,和自定义的扩展.那么如何去学习框架呢.通常我们通过阅读文档.查看源码,然后又很快忘记.始终不能融汇贯通.本文主要基于Spring Cache扩展为例,介绍如何进行高效的源码阅读. SpringCache的介绍 为什么以Spring Cache为例呢,原因有两个 Spring框架是web开发最常用的框架,值得开发者去阅读代码,吸收思想 缓存是企业级应用开…

1 前言 在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述. 通过简单示例来理解什么是机器学习 pickle是python语言的一个标准模块,安装python后已包含pickle库,不需要单独再安装.pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象.在官方的介绍中,序列化操作的英文描述…

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和…

1.介绍 Redis在3.2版本之前List的底层编码是ZipList和LinkedList实现的 在3.2版本之后,重新引入了QuickList的数据结构,列表的底层都是QuickList实现 当List对象中元素的长度比较小或者数量比较少的时候,采用ZipList来存储 当List对象中元素的长度比较大或者数量比较多的时候,采用LinkList来存储 这两种存储方式的优缺点 LinkedList便于在表的两端进行Push和Pop操作,在插入节点复杂度很低,但是它的内存开销很大,首先,它在每个…

鸿鹄云架构[系统管理平台]是一个大型 企业.分布式.微服务.云架构的JavaEE体系快速研发平台,基于 模块化.微服务化.原子化.热部署的设计思想,使用成熟领先的无商业限制的主流开源技术 (Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+Oauth2+微服务设计思想)构建. 采用服务化的组件开发模式,可实现复杂的业务功能.使用 Maven进行项目的构建管理,采用 Jenkins进行持续集成,主要定位于大型分布式企业系统或大型分布式互联网产品的架构.使用当前最流行最先进的开源技术…

1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达:每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map). 常见结构: 输入层为训练数据,即原始数据,网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.具体C层和S层的个数不确定…