dirsearch自带的字典在db目录下常用的参数有u指定网址e指定网站语言w指定字典r递归目录（跑出目录后，继续跑目录下面的目录）randomagents使用随机UApythondirsearch.pyu网址ephp扫一下网站目录。(我们在做题扫目录的时候经常会遇见429的情况，这时候就需要调整一下扫

一、简介:1.1、字典树trie:  字典树trie搜索关键码的时间和关键码自身及其长度有关，最快是0(1),，即在第一层即可判断是否搜索到，最坏的情况是0(n),n为Trie树的层数。由于很多时候Trie树的大多数结点分支很少，因此Trie树结构空间浪费比较多。  关键码检索策略可以根据关键码是否可以动态变化

Cube的构建方式有两种：全量构建和增量构建。两者的构建过程完全一样，区别在于构建时读取的数据源是全集还是子集。Cube的构建步骤：1.创建临时的Hive平表（从Hive读取数据）。2.计算各维度的不同值，并收集各Cuboid的统计数据。3.创建并保存字典。4.保存Cuboid统计信息。5.创建HTable。6.计算

1.dictisnotcallabletree是一个字典类型。tree("left")tree\"left"\2.listindicesmustbeintegersorslices,nottupledataset是原生的python数组，是list类型（python原生数组叫list类型）

数组1、for(constiindeclareItems){　　if(declareItems.hasOwnProperty(i)){　　　　constindexi；　　　　const declareItem declareItems\i\;　　}}数组2、for(constitemofd

本节内容：1.列表、元组操作2.字符串操作3.字典操作4.集合操作5.文件操作一、列表、元组操作1.列表:列表是我们使用频率最高的数据类型之一，由一个中括号\\括起来，里面的值可以是任何类型（也可以是一个列表）。　　列

全局表如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，只要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表jo

对象前面我们介绍了Redis的主要数据结构，如：简单动态字符串SDS、双端链表、字典、压缩列表、整数集合等。Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象，每种对象都用到了至少一种我们之前介绍的数据结构通过这五种

datainput('请输入你要修改的对象：').strip()'''输入下面的字典列表{'backend':'www.oldboy1.org','record':{'server':'2.2.2.4','weight':20,'maxconn':3000}},{'backend':'www.oldboy1.or

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：原始数据：pythontempdict()temp这里他自己给了一个思路，使用pd.DataFrame(之后再进行转置一下即可。得到如下预期