第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
带参数的装饰器相当于一个返回装饰器的函数,@deco(a=1)在调用@之前会首先执行deco(a=1)得到一个实际的装饰器, 带参数的装饰器deco(a=1)模块导入时立即执行
之前在写 apue 系列的时候,曾经对系统接口的很多行为产生过好奇,当时就想研究下对应的源码,但是苦于 linux 源码过于庞杂,千头万绪不知从何开启,就一直拖了下来。
从四月初至今,经过了一个多月的漫长学习,我们终于迎来了它的尾声。说真的,从看视频,到写作业、做实验再到把相应的内容写成文章。这一步一步下来,我真的有一种重新回到课堂上课的感觉。即使之前学过Python,对算法也有一定的了解,这节课下来也依然收获满满。
说明: 这些行为是由于 CPython 在编译优化时,某些情况下会尝试使用已经存在的不可变对象而不是每次都创建一个新对象。这种行为被称作字符串的驻留[string interning]。发生驻留之后, 许多变量可能指向内存中的相同字符串对象从而节省内存。
老规矩,这篇文章记录书中的重点部分,外加自己的见解,不会对全书进行复述,但记录的绝对是最重要的部分,想要了解跟多内容请看原版图书。
最近业务侧花样提需求,里面涉及到了各种数组的切片、合并、去重、拼接、压平等操作,本来以为需要自己开发很多udf才可以,后来扒了一下源码,发现这些用法sparksql已经帮我们实现了呀~~
Python 3.8 是 Python 编程语言的最新主要版本, 它包含许多新功能和优化。
感谢buuoj的大佬们搭建的复现环境。作为一位CTF的初学者,我会把每个题目的writeup都写的尽量详细,希望能帮到后面的初学者。
可以看到File的close()方法会去调用file_get_contents,可能存在文件读取。User类中存在close方法,并且该方法在对象销毁时执行。同时FileList类中存在call魔术方法,并且类没有close方法。如果一个Filelist对象调用了close()方法,根据call方法的代码可以知道,文件的close方法会被执行,就可能拿到flag。
Python, 是一个设计优美的解释型高级语言, 它提供了很多能让程序员感到舒适的功能特性. 但有的时候, Python 的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然.
上传页面限制了只能上传图片,这里可以通过修改content-type进行绕过,但是文件后缀还是会被改成图片后缀。
在python内,函数也是也给对象,因此我们可以在定义函数的时候,再嵌套的顶一个函数,而且将和这个嵌套的函数返回,比如:
上一篇文章对TVM Relay和Pass进行了介绍,但还没有介绍整体的编译流程。这一篇文章将继续介绍一下TVM的编译流程,即TVM是如何将深度学习框架的模型转换成Relay IR之后进一步编译和优化为硬件可以执行的IR,再将这个底层IR和运行时库以及模型参数打包为一个tvm.Module返回。关于为什么要将底层IR和运行时库以及模型参数打包,根据官方文档可以知道这样是为了可以更方便的保存底层IR和运行时库,做到一次编译,可持久化推理。
es6中有很多特性,使javascript语法更加丰满,总结一波常用的es6知识点。
http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html
两个函数虽效果不同,但代码框架极为相似,逻辑冗余且僵硬,比较难实现复用。相对而言,函数式编程思维则会尽量将逻辑抽象拆解为可被复用的若干最小单位,同样的需求可能会这么实现:
run_simple是werkzeug内部的方法,在run_simple执行时会将app加括号调用从而执行app的__call__方法,来看__call__源码:
类数组是具有length属性,但不具有数组原型上的方法。常见的类数组有arguments、DOM操作方法返回的结果。
2.用来模拟生活中随机现象,比如:生产-消费问题,排队-等待问题等等;
class threads_object(Thread): def run(self): function_to_run()
reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始合并,最终为一个值。 概念:对数组中的所有元素调用指定的回调函数。该回调函数的返回值为累积结果,并且此返回值在下一次调用该回调函数时作为参数提供。 语法: array1.reduce(callbackfn[, initialValue]) 参数: 参数 定义 array1 必需。一个数组对象。 callbackfn 必需。一个接受最多四个参数的函数。对于数组中的每个元
官方相关地址:https://docs.python.org/3.6/library/functools.html
在日常工作中,经常会出现这样的情况:一个数据处理会经常某些步骤,比如字符串转大写处理、增加后缀处理等步骤;我们很容易的能写出这样的处理函数:
因为最近在研究spark-deep-learning项目,所以重点补习了下之前PySpark相关的知识,跟着源码走了一遍。希望能够对本文的读者有所帮助。
原文中使用了C语言的函数对象,这里我们主要从.NET平台来说。在.NET中,委托这个概念对C++程序员来说并不陌生,因为它和C++中的函数指针非常类似,很多码农也喜欢称委托为安全的函数指针。无论这一说法是否正确,委托的的确确实现了和函数指针类似的功能,那就是提供了程序回调指定方法的机制。
在使用委托的时候,除了将一个已存在的方法赋给一个委托之外,还可以使用匿名方法的方式。使用匿名方法的时候,需要一个delegate关键字,并且方法的参数列表要和委托定义的完全一样。
本文整理汇总了Python中numpy.fmod方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python numpy.fmod方法的具体用法?Python numpy.fmod怎么用?Python numpy.fmod使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块numpy的用法示例。
匿名函数通常比较短小,不希望在这个函数外部使用,这点类似与C++中的lamdba表达式。
当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14 * x * x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14159265359的时候,得全部替换。
先给结论,在spark sql中count(*)不管在运行效率方面,还是在最终展示结果方面 都等同于count(1)。
之前写过一篇关于装饰器的文章,虽然写得还算不错,但是也有不少同学表示没看懂,我大概分析了其中的原因,主要问题是他们不理解函数,因为Python中的函数不同于其它语言。
当进程在访问虚拟内存时,如果对应的物理内存不存在,会触发缺页异常(pagefault),由于在启动的时候需要调用的方法存在不同类中,而每个page的大小是固定的,这就导致启动时需要加载的page会更多,我们可以通过手动排列符号,将启动时刻需要的方法排列在一起,减少缺页异常
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/book/senior_python/parallel/
全连接神经网络的概念我就不介绍了,对这个不是很了解的朋友,可以移步其他博主的关于神经网络的文章,这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法。
Python, 是一个设计优美的解释型高级语言, 它提供了很多能让程序员感到舒适的功能特性。但有的时候, Python 的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然。
生产者-消费者问题的实现使用了 Queue 对象,以及随机生产(消费)的商品的数量。生产者和消费者独立并且并发地执行线程。
计算机程序只不过是磁盘中可执行的,二进制的数据。它们只有在被读取到内存中,被操作系统调用的时候才开始它们的生命周期。进程(重量级进程)是程序的一 次执行,每个进程都有自己的地址空间,内存,数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据。操作系统管理在其上运行的所有进程,并为这些进程公平的分配时间。 进程也可以通过fork和spawn操作来完成其它的任务。不过各个进程有自己的内存空间,数据栈等,所以只能使用进程间通讯(IPC),而不能直接共享 信息。
能够看到 类中 又定义了 类 ,这种情况我们称之为嵌套类 。给一个简单 demo 来认识嵌套类 。
官方地址:(http://docs.python.org/3/library/functions.html)
一个有味道的函数 最近想到了一个自认为很有意思的面试题 如何实现一个compose函数。 函数接收数个参数,参数均为Function类型,右侧函数的执行结果将作为左侧函数执行的参数来调用。 compose(arg => `${arg}%`, arg => arg.toFixed(2), arg => arg + 10)(5) // 15.00% compose(arg => arg.toFixed(2), arg => arg + 10)(5) // 15.00 compose(
好了,如果现实生活中开发做需求也是如此爽快不做作就好了,但是,产品总是会来的,需求总是会改的。
初学者可能会觉得只有 condition 为 true 的时候,才会创建 value,如果 condition 为 false,结果应该是报错,然而因为变量提升的原因,代码相当于:
官网demo如上,通过介绍可以知道,subtotalSelector taxSelector totalSelector在传进去的state不变的情况下,第二次调用不会重新计算,而是会取前一次的计算结果。在涉及到大量运算的时候,例如redux中,可以避免全局state某一小部分改变而引起这边根据小部分state进行计算的重新执行。起到性能优化的作用。下面开始阅读探读部分
Python是一个基于C语言实现的解释型高级语言, 提供了很多舒适的功能特性,使用起来非常方便。但有的时候, Python的输出结果,让我们感觉一头雾水,其中原因自然是Python语言内部实现导致的,下面我们就给大家总结一些难以理解和反人类直觉的例子。
过去的几个月的业余时间里,一直在设计一个名为 Fklang ( https://github.com/feakin/fklang )的架构 DSL,以 DDD(领域驱动设计)为指导思想构建,除了完成 MVP 原型的编译器与代码生成,还可以使用 Jetbrains IDE 开发(搜索 Feakin)。
概述 hi,朋友们大家好,今天将英文原著作者 @yasoob《Intermediate Python》进行翻译和在工作中使用的Python技巧进行了总结。Gitbook里面有翻译的版本,大家可以下载下来看看。我今天主要是将该英文原著翻译成适合自己的理解的语言,并附加一些自己在工作中使用Python的技巧。废话少说,下面我们依次来学习一下@yasoob的原著。 Intermediate Python 中译 如果在翻译过程中有问题或者code无法运行,还请各位大侠指正。 *args和**kwargs 我们在函数
starting tests non_threaded (1 iters) 0.000001 seconds threaded (1 threads) 0.000139 seconds Iterations complete non_threaded (2 iters) 0.000001 seconds threaded (2 threads) 0.000289 seconds Iterations complete non_threaded (4 iters) 0.000002 seconds threaded (4 threads) 0.000577 seconds Iterations complete non_threaded (8 iters) 0.000003 seconds threaded (8 threads) 0.001275 seconds Iterations complete ##################### from threading import Thread
def 函数名(参数1,参数2...): 函数体
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