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用户3288143的专栏

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Java多线程与并发

编程算法 python

文章目录线程和进程的区别 JDK选择长期版本线程和进程的区别基础由来区别关系代码查看主线程 Thread中的start方法和run方法的区别效果图代码分析源码没有可比性run和star Thread和Runnable是什么关系本质源码代码演示普通Thread.start()线程-效果图 MyThread 通过Thread类启动Runnable多线程-效果图 MyRunnalbe MyRunnableMain 如何实现处理线程的返回值如何给run()方法传参实现的方式主要有三

2022-05-11

4510

Python——文本文件score.txt，该文件中存储了某个学期某班级中每个人所有课程的成绩。

''' 有如下内容形式的文本文件score.txt，该文件中存储了某个学期某班级中每个人所有课程的成绩。形式为：李彦宏男英语 80 李彦宏男电子技术基础 75 李彦宏男 Python程序设计 88 马云男英语 62 马云男电子技术基础 63 马云男 Python程序设计 68 黄蓉女英语 90 黄蓉女电子技术基础 80 黄蓉女 Python程序设计 65 要求编写程序，统计：（1）该班女生的平均成绩、男生的平均成绩；（2）该班《Python程序设

2022-05-09

1.4K0

【Mysql】MySQL中 TIMESTAMP类型和 DATETIME类型的区别

存储 unix python 数据库云数据库 SQL Server

TIMESTAMP：把客户端插入的时间从当前时区转化为UTC（世界标准时间）进行存储。查询时，将其又转化为客户端当前时区进行返回。

2020-12-07

2.6K0

mysql中Timestamp，time，datetime 时间区别

unix python 编程算法

时间范围:1970-01-01 00:00:00——2037年。适用场景:TIMESTAMP列用于INSERT或UPDATE操作时记录日期和时间。表现形式:TIMESTAMP值返回后显示为’YYYY-MM-DD HH:MM:SS’格式的字符串扩展：如果你不分配一个值，表中的第一个TIMESTAMP列自动设置为最近操作的日期和时间。也可以通过分配一个NULL值，将TIMESTAMP列设置为当前的日期和时间。显示宽度固定为19个字符。如果想要获得数字值，应在TIMESTAMP 列添加+0。

2020-07-08

1.7K0

Python——编写一个叫做find_dups的函数，其输入参数为一个整数列表，找出其中出现了两次或两次以上的值，并以集合的形式返回。

编程算法 python

不假思索的代码不是好代码，注重解题方式的同时，更要学会灵活应用综合技能：以下是本题涉及的其他重点知识

2020-07-08

1.6K0

Python_鸡兔同笼

''' 问题：鸡兔同笼用户输入 h f 已知：同一个笼子里鸡兔共h只总脚数f只 1求解 2循环枚举 '''

2020-07-08

7440

python_计算本金收益和

‘’’ 计算本金收益和‘’’ import math money = int(input(“请输入本金：”)) rate = float(input(“请输入年利率：”)) years = int(input(“请输入年份：”)) allmoney = float(money + money * math.pow((1 + rate), years)) print("本金利率和为：%.2f " % allmoney)

2020-07-08

1.3K0

python_求解一元二次方程解

#求解一元二次方程解 import math x1 = float(10 + math.sqrt(math.pow(10, 2) - 4 * 1 * 16))/(2 * 1) x2 = float(10 - math.sqrt(math.pow(10, 2) - 4 * 1 * 16))/(2 * 1) print(str.format(“方程 x * x - 10 * x + 16 = 0的解为：{0:.2f} {1:.2f}”, x1, x2))

2020-07-08

6720

python_根据出生年份算年龄

#根据出生年份算年龄 import datetime name = str(input(“请输入您的姓名：”)) birth_day = int(input(“请输入您的出生日期：”)) age = datetime.date.today().year - birth_day print(“您好!{0}。您为{1}岁”, name , age)

2020-07-08

3K0

Pandas统计分析基础

python 数据分析编程算法

概述 Pandas是基于Numpy的数据分析模块。提供了大量数据模型、数据集，数据分析环境三种数据结构： Series（一维数组，值序列，包含索引）, DataFrame（二维数组，

2020-07-07

5170

什么是Promise async await我们用它来做什么?

javascript node.js http json python

async/await是写异步代码的新方式，以前的方法有回调函数和Promise。 async/await是基于Promise实现的，它不能用于普通的回调函数。 async/await与Promise一样，是非阻塞的。 async/await使得异步代码看起来像同步代码，这正是它的魔力所在。

2020-07-07

9340

【数据分析与可视化】Pandas Dataframe

python java go objective-c

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 引入网页 import webbrowser link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index/' webbrowser.open(link) True # 获取剪贴板数据 df = pd.read_clipboard() df Year Winner 2019 medal C 2018 medal Python 2

2020-07-07

3650

【数据分析与可视化】深入理解Series和DataFrame

可以理解为Series一维组成 DataFrame二维（多个Series组成） import numpy as np import pandas as pd data = {'name':['zhangsan','lisi','wangwu','wangma','zhaoliu'], 'age':[11,12,13,14,14,], 'tel':[158,169,173,158,110]} Series s1 = pd.Series(data['name']) s1 0

2020-07-07

4090

【数据分析可视化】多级index

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series(np.random.rand(6)) s1 0 0.710042 1 0.901424 2 0.050802 3 0.870486 4 0.919496 5 0.483373 dtype: float64 # 创建多级index(相当于Series的list，里面被划分为1，2两个Series) s

2020-07-07

6460

【数据分析与可视化】Pandas绘图之DataFrame

python matlab numpy

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119922c90>

2020-07-07

5400

【测试】Selenium Grid测试

http node.js 腾讯云测试服务 python java

下载http://selenium-release.storage.googleapis.com/index.html

2020-07-07

1K0

Python_韩信点兵-鬼谷算

''' 韩信点兵-鬼谷算 % 3 = 2 % 5 = 3 % 7 = 2 ''' for i in range(0, 1001): if(i % 3 == 2 and i % 5 == 3 and i % 7 == 2): print(i ,end=" ")

2020-07-07

1.9K0

Python中的None

python 编程算法其他

表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

2020-07-07

8240

【数据分析可视化】重命名Dataframe的index

python dataframe map sh 测试

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 创建测试的DataFrame df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['BJ','SH','GZ'], columns=['A','B','C']) df1 A B C BJ 0 1 2 SH 3 4 5 GZ 6 7 8 df1.index Index(['BJ', 'SH', 'GZ'],

2020-07-07

7030

Python_求列表s=[]求元素个数，最大值，最小值，元素和，平均值

#编写程序，求列表s=[]求元素个数，最大值，最小值，元素和，平均值 def choose(s): sum = 0 all = 0 maxnum = max(s) minnum = min(s) for i in s: sum = sum + 1 #元素个数 all = all + i average = all / sum print(str("元素个数{0}，最大值{1}，最小值{2}，元素和{3}，平均值{4}"

2020-07-07

4.5K0

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