数据库的名字叫WawaDB，是用python实现的。由此可见python是灰常强大啊！ 简介 记录日志的需求一般是这样的： 只追加，不修改，写入按时间顺序写入； 大量写，少量读，查询一般查询一个时间段的数据； MongoDB的固定集合很好的满足了这个需求，但是MongoDB占内存比较大，有点儿火穿蚊子，小题大做的感觉。 WawaDB的思路是每写入1000条日志，在一个索引文件里记录下当前的时间和日志文件的偏移量。 然后按时间询日志时，先把索引加载到内存中，用二分法查出时间点的偏移量，再打开日志

第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

今天准备把几个txt文件合并成一个文件时，用f.write方法写入时，发现程序执行完了，本应该十万行左右的txt记录，实际上只被写入了4k多行。 网上查了是因为程序执行速度太快，以至于读到内容还没有完全写入文件，文件就已经关闭了 方法一：加入缓冲区 f.flush() //operation os.fsync(output) f.close() 打开文件后执行flush(),关闭文件前执行os.fsync()确保缓冲区的内容都写出去了。 方法二：用sleep 用了上述方法不行，因为我在打开文

logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。 其主要优点如下： 1.可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； 2.尤其是代码运行在服务器上，当出现问题时可以通过查看日志进行分析。  logging模块基本使用： 设置logger名称 logger = logging.getLogger(log_name) 设置log级别 logger.setLevel(lo