宇宙湾

本文主要介绍 Python 的概念与特性、环境部署、基本语法、标准库、第三方库、科学分析工具、Python 工程工具、实战技巧和踩过的一些坑。

LeetCode 组队刷题活动

介绍

代码仓库

　代码仓库的坐标：asdf2014 / algorithm

报名途径

　只需要在《Algorithm》文末的评论区，或者在 issues#40 中留言，即可随时参与

参与方式

　每位参与的小伙伴，都会获得代码仓库的 Collaborator 权限，可以自由地提交代码（不限制语种）。在 /Codes/${你的 Github 账号名} 目录下，每人都将拥有一个自己的代码库。留下 Github 名称后，将很快会收到邀请函，大家可以在 asdf2014 - algorithm - invitations 链接中认领（当然，也欢迎直接通过提交 Pull Request 参与进来）。随后，可以在任意目录下（不需要是空目录），使用如下命令，一键完成你的第一次代码提交：

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bash -c "$(curl -L https://raw.githubusercontent.com/asdf2014/algorithm/master/first_commit.sh)"

刷题频率

　考虑到可能大家的闲暇时间并不多，我们暂定刷题频率为“一周一题”

选题策略

　选题机器人会在每周五晚八点，自动地随机选定一个题目，当前题目点击这里查看。

其他

　操作 Git 时遇到问题的话，可以参考我的一篇博客《Git 高级玩法》

　同时，为了大家更加方便地交流，也欢迎加入算法 QQ 群 或者 Gitter 聊天室

　另外，因为大部分算法都会有很多实现思路，我们会尽可能地展现所有可能的解题方法。但为了文章的排版更加地紧凑，我们会将同一算法的不同实现，通过选项卡的形式展现。且默认展示的选项卡将会是最优解。这样的话，如果你想要快速阅读本文，则可以不用翻看其他的选项卡。实际效果如下：

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def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    a = 0
    b = 1
    while n > 1:
        n = n - 1
        sum_ = a + b
        a = b
        b = sum_
    return b

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def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return solution(n - 1) + solution(n - 2)

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def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    cache = [x for x in range(0, n + 1)]
    cache[1] = 1
    for i in range(2, n + 1):
        cache[i] = cache[i - 1] + cache[i - 2]
    return cache[n]

Elasticsearch 是什么？

　Elasticsearch™ 是一款基于 Lucene 的搜索引擎，不但稳定、可靠、快速，同时具备良好的水平扩展能力

特性

• 功能丰富，且开箱即用
• 横向可扩展性
• 分片机制更好地解决热点问题
• 多副本有效保证了高可用
• 精确的熔断器机制
• 社区庞大，生态完善

主要概念

Cluster 集群

　在一个分布式系统里面，可以通过多个 Elasticsearch 节点组成一个集群。集群中会动态选举出一个主节点，保证了 Elasticsearch 集群不存在单点故障
　在同一子网内，只需要将进程设置为相同的集群名，Elasticsearch 就会把这些集群名相同的进程自动组成一个集群。集群中各节点间的通讯和数据负载均衡，全部都由 Elasticsearch 自动管理

Node 节点

　每一个 Elasticsearch 进程称为一个 Node 节点。在测试环境中，可以在一台服务器上运行多个 Elasticsearch 进程；但生产环境中，则建议每台服务器只运行一个 Elasticsearch 进程

Index 索引

　Elasticsearch 中的索引是文档数据存储的地方，相当于是传统关系数据库中的 DataBase 概念。更多逻辑上的对应关系，如下表所示：