两个月前需求:使用python3做一个将观测数据编译产出成bufr数据的一个工具 刚刚完成初版,其中的数据文件路径和数据内容格式还需要仔细核对,但整体逻辑已实现,剩下的工作时间可能会用来完善它
Python官方提供的日期和时间模块主要有time和datetime模块。time偏重于底层平台,模块中大多数函数会调用本地平台上的C链接库,因此有些函数运行的结果,在不同的平台上会有所不同。datetime模块对time模块进行了封装,提供了高级API datetime模块的核心类是datetime、date、time类
截止到目前为止,python基础内容已经学习了50%左右,在学习编程过程中,我们不仅要学习python语法,同时也需要学习如何把自己代码写的更美观,效率更高。
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
当我们在编写游戏或交互应用程序时,需要控制元素的动画、运动和其他基于时间的计算。Unity游戏引擎中的Time.deltaTime属性可以帮助我们实现这样的效果。这个属性提供了两个连续帧之间的时间间隔,以便我们可以根据每帧之间的持续时间来调整运动的速度。
截至到目前为止,其实我们已经接触了不少的python内置函数,而map函数也是其中之一,map函数是根据指定函数对指定序列做映射,在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
就其自身来说,Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢,尤其出现大量的 for-loops 循环时,通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
本文为大家介绍20个值得记住的 Python 技巧,可以提升您编程技巧, 并为您节省大量时间。在平常编程过程中,以下技巧大多非常有用。
阅读字数:3754 | 10分钟阅读 我个人对陷阱的定义是这样的:代码看起来可以工作,但不是以你“想当然“”的方式。如果一段代码直接出错,抛出了异常,我不认为这是陷阱。比如,Python程序员应该都遇到过的“UnboundLocalError”, 示例: >>> a=1 >>> def func(): ... a+=1 ... print a ... >>> func() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, i
我个人对陷阱的定义是这样的:代码看起来可以工作,但不是以你“想当然”的方式。如果一段代码直接出错,抛出了异常,我不认为这是陷阱。比如,Python程序员应该都遇到过的“UnboundLocalError”, 示例:
Python for循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表、元祖或者一个字符串。 循环是一个结构,导致程序要重复一定的次数。 条件循环也是如此,当条件变为假,循环结束。 语法: for循环的语法格式如
导读:我很笨,但是我很快——计算机之所以计算能力如此出众,不在于其有多智能,而是因为它超快的执行速度,而多核心则可以进一步成倍的提高效率。在python中,concurrent库就是用于完成并发的模块之一。
Log模块资料 http://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html python语言的高级特性 函数式编程(FunctionalProgramming) 基于lambda演算的一种编程方式 程序中中有函数 函数可以作为参数,同样可以作为返回值 纯函数式编程语言:LISP,Haskell、 python函数式编程只是借鉴函数式编程的一些特点,可以理解成一半函数式一半python 需要学习 高阶函数 返回函数 匿名函数 装饰器 偏函数 lambda表达式 函数:最大程度复用代码
“为什么治安警察抓人并刑讯逼供来获取他们的信息?硬盘对酷刑毫无抵抗力。你需要给硬盘一个抵抗的方法。这就是密码学。”
我个人对陷阱的定义是这样的:代码看起来可以工作,但不是以你“想当然“”的方式。如果一段代码直接出错,抛出了异常,我不认为这是陷阱。比如,Python程序员应该都遇到过的“UnboundLocalError”, 示例:
# Python 基础篇(三) # Python的输入函数input() input()函数的介绍 📷 input()函数的基本使用 📷 """ @Author :frx @Time :2021/10/3 11:23 @Version :1.0 """ # 从键盘录入两个整数,计算两个整数的和 a=int(input('请输入一个加数:')) # a=int(a) b=int(input('请输入另一个加数:')) # b=int(b) print(type(a),type(b)) print(
显然,在 Python 中,列表 * N 中的 * 运算符为重复操作,将列表中的每个元素重复 N 次。
终于,回家之后准备好好学习一下,从python基础模块开始,今天为大家准备的是python的日期与时间处理模块time和datetime。
这样写不仅代码不好看,而且性能也不高。实际上,在Python中,字符串的拼接有多种实现方法,这里就一一介绍一下,并简单的测试其性能
一阶四面体单元,共有4个节点,每个节点有ux, uy, uz 3个自由度,共有12个自由度。一阶四面体单元的位移函数u(x,y,z), v(x,y,z) 和w(x,y,z)均为线性函数,故其单元应变场和单元应力场皆为常量。一阶四面体单元的单元刚度矩阵Ke的公式推导可参考《有限元方法基础教程(第5版)》相关的章节。
写python的时候,大多数场景下,我都是if else选手,因为最核心的逻辑几乎都是通过if else语句来实现的。关于匿名函数这块儿,其实可以用常见的循环等方法来实现,但是如果你想成为一个python的高手,匿名函数还是必须要了解的。因为匿名函数,能够让你的代码足够简洁,
在以往性能测试中,通常施压机的硬件资源不会成为压力瓶颈,但是在多任务并行的场景中,如果一个任务占用当前机器资源过多,会影响其他任务执行。或者当前用例本身存在问题,导致性能无法进一步提升,影响了性能测试执行。
导读:本文立足基础,讲解Python和PyCharm的安装,及Python最简单的语法基础和爬虫技术中所需的Python语法。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。 回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作。例如:
今日推文说明: 次条是JS破解教程 三条是某企业破产动态,没有永久的企业,也没有永久的工作
这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。
函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换,函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务,将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题,并逐个解决。即“分而治之”。
Lerp函数在Mathf,Vector3, 等类中都有,用法都类似,作用都是按照百分比取得从一个值过度到另外一个值的中间值。下面说的内容针对各中类的Lerp函数都是通用的。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer),QQ交流群:903290195
来源:DeepHub IMBA本文约3300字,建议阅读10+分钟本文中,我们了解了 JAX 是什么,并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库: 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy , jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似,几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
与 import numpy as np 类似,我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的,那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是,如果有可用的GPU,JAX则可以直接使用。
1、无论你目前从事的是什么职业,在会python的基础上你的路子很变得更宽,升值更快,工资会更高
随着行业的发展,编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题,主要考察以下几点。
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
做控制时,大家经常会有这样的感受“代码很丰满,现实很骨感”,这是因为将计算机指令转移到实际硬件时,由于物体的惯性以及各种非理想化的因素影响,往往会出现实际与预期不符合的情况。
傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中。因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
在网络中传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送,令牌桶算法就实现了这个功能,可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送。
在编程中,经常使用数字来记录、可视化数据、存储Web应用等...。 Python根据数字的用法,以不同的方式处理它们。
Raw对象主要用来存储连续型数据,核心数据为n_channels和times,也包含Info对象。
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