Python

如果需要保存Python运行中的某个dict对象，或者从硬盘里的JSON读进内存，可以用下面命令

bloom filter是什么？ Bloom filter（布隆过滤器）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合，具有高效的插入和查询操作。它可以快速告诉你某个元素“可能存在”或“一定不存在”于一个集合中，但无法确定元素的确切存在与否。 Bloom filter 由布隆提出并在1970年发表，它基于哈希函数的应用。它的核心是一个位数组（bit array）和一组哈希函数。位数组用于表示集合，初始时所有的位都被置为0。哈希函数用于将元素映射为位数组的索引，并将对应位置的位设置为1。 插入元素时，通过对元素应用一组哈希函数，可以得到多个位数组索引，然后将这些索引对应的位设置为1。查询元素时，同样对元素应用哈希函数，得到相应的位数组索引，如果所有的索引位置的位都为1，则说明元素“可能存在”于集合中；如果任何一个索引位置的位为0，则可以确定元素“一定不存在”于集合中。 由于使用了多个哈希函数和位数组，Bloom filter 具有较低的内存占用和快速的查询速度。然而，它也存在一定的误判率（false positive），即在判断元素存在时可能会出现错误判断。这是因为不同元素的哈希函数映射到位数组时可能产生冲突，导致位数组的某些位置同时被设置为1，从而影响判断结果。 Bloom filter 主要应用于那些对查询速度要求较高、可以容忍一定的误判率的场景，例如网络缓存、大规模数据集的去重、垃圾邮件过滤等。通过适当调整位数组大小和哈希函数的数量，可以在一定程度上控制误判率和内存占用。 bloom filter 和 hash function有什么不同？ Bloom filter（布隆过滤器）和哈希函数在使用方式和目的上有一些不同之处： 目的：Bloom filter 的主要目的是判断一个元素是否属于一个集合，它提供了一种快速的判断方式，可以告诉你元素“可能存在”或“一定不存在”于集合中。而哈希函数的主要目的是将数据映射为较短的固定长度值，常用于加密、数据唯一性校验、散列查找等方面。 数据结构：Bloom filter 是一种概率型数据结构，它由一个位数组（bit array）和一组哈希函数组成。位数组用于表示集合，哈希函数用于将元素映射到位数组的索引。哈希函数通常是不可逆的，将输入映射到固定长度的输出。而哈希函数本身并不包含数据结构，它只是一个单独的函数。 功能：Bloom filter 用于判断元素是否属于一个集合，具有高效的插入和查询操作。它可以给出“可能存在”或“一定不存在”的答案，但无法确定元素的确切存在与否。哈希函数则是将数据进行转换和计算，通常用于唯一标识、散列查找、数据完整性校验等。 冲突和误判：Bloom filter 可能存在哈希冲突，即不同元素经过哈希函数计算后映射到相同的位数组位置，这可能导致误判。而哈希函数应该尽量避免冲突，以确保在不同的输入上产生不同的输出，但在实际应用中，哈希冲突是难以完全避免的。 总的来说，Bloom filter 是基于哈希函数的一种数据结构，它利用哈希函数将元素映射到位数组，并通过多次哈希映射来提供快速的元素判断。哈希函数则是独立的计算函数，用于将数据映射为固定长度的值，常用于唯一标识、散列查找、数据完整性校验等场景。 用Python给文件生成bloom…
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JSON字符串到Python对象 可以使用json module里的loads函数。loads非常强大，对JSON里的嵌套结构也可以，比如一个dict里的value是一个list，或者list of dict。 Python对象到JSON字符串 反对来，用json module也可以从Python对象生成JSON字符串，需要使用json.dumps函数：

San Francisco Time ?? Beijing Time ?? 把一个时区的时间，比如湾区9:00am，转换成另一个时区的时间，比如北京/香港/新加坡时间，应该是很简单的问题。用Python做时区转换好像挺麻烦的，容易出错。Google出来的前几条结果都不是很让人满意，本文总结我测试过可靠可行不太复杂的方法，以及一些容易出错的地方。 先上可行的Python例子，把三藩（SF）湾区时间9am, 转换成对应的北京时间，用了datetime和pytz。先构造一个湾区时间的对象，然后转化成北京/香港/新加坡时间。 加上注解和debug信息。 可以看到建立的湾区时间时区为-0700而北京时间为0800，可以验证湾区和中国时差为15小时。 时区行话解释 全球标准时间用的是位于英国的格林威治时间(GMT, Greenwich Mean Time)。因为以前格林威治天文台是世界中心，本初子午线或者0度经线就定义为穿过它的经线。然后又有了一个叫世界协调时间的东西（UTC, Coordinated Universal Time）。这个和GMT基本一致，大概就是北京话和普通话的区别吧。北京在Greenwich的东边，时间领先GMT/UTC 8小时，所以叫东八区，代号0800。而湾区在格林威治的西边，时间滞后7个小时（美国国会通过了永久使用夏令时法案），所以叫西7区，代号-0700。而两地时差为7+9=15，北京时间比湾区时间领先15个小时。 同理，日本和韩国位于东9区，代号为0900，那么时间就比为与东八区的中国早1小时。 当地真实时间和约定标准时间 一个地方的真实时间只取决于太阳相对当地的位置，也就是取决于当地经度。但是为了方便，每个国家可以人为规定用什么时间。比如整个中国虽然跨了几个纬度，确人为规定了各地都使用北京时间。新加坡真实时间应该为0655，确规定使用0800，也许是和大中华区保持一致比较方便。 回到Python上，这也正是pytz包的一些坑的来源。pytz用的是地理意义上的真实时间，而人们真正使用的是当地法律约定的时间，这两者是有差别的。 Python datetime不设时区是什么时间？ 如果新建一个datetime对象，不设时区的话，会是当地时间。 用epochconverter转换1656658800.0，正是湾区时间2022-07-01 00:00:00 如果replace了timezone，就把底下的timestamp变了，而不是保持timestamp而改变时间表示形式（日期，小时/分/秒）。所以replace(tzinfo=…)并不是做时区变换。而且注意下面例子里上海时间是0806，并不是0800，应该用了地理意义上的真实时间而不是法定时间。这个地理时间在生活中基本没用，这个pytz的坑之一。 参考 Python3中datetime时区转换介绍与踩坑 python datetime时区转换 技巧：用datetime模块处理时区转换，不要用time模块 将UTC、EST时区的时间转化成北京时间（python） pytz库时区的坑（转） The Solution…
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Pathlib是Python里自带的处理OS路径的library，功能非常强大，可以代替原来的os.path。本文提供几个简单的例子供查询，帮您极速上手，引用到自己的python project里。 创建操作Path对象例子 可以用”/“直接得到下一层目录或文件的Path对象 Home Path对象例子 需要注意的是，Path constructor的参数不认识~。需要用Path.home()。 验证tilda不work 验证Path.home() work 当前目录例子 如果需要当前目录的对象可以用cwd函数或者.加resolve函数 遍历文件夹例子 也就是implement bash命令 用pathlib实现如下 外面函数python_find接受path string，里面的递归函数_python_find接受pathlib.Path object。用iterdir列出当前input path下的所有对象，先打印它们的路径，如果是目录，就继续调用递归函数_python_find打印下一层目录里面的内容。 Pathlib删除文件例子 删除文件 删除目录/文件夹 rmdir只能删除空的文件夹/目录，如果内部还有其他文件或目录会报错。 删除非空目录/文件夹 这个只能自己用上面两个函数用递归实现。这里我增加了显示被删除文件size的信息。 参考 一分钟学一个 Python 标准库之 Pathlib PathLib recursively remove directory? pathlib — Object-oriented filesystem paths…
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