函数是python程序中的基本模块化单位,它是一段可重用的代码,可以被多次调用执行。函数接受一些输入参数,并且在执行时可能会产生一些输出结果。函数定义了一个功能的封装,使得代码能够模块化和组织结构化,更容易理解和维护。在python中,函数可以返回一个值或者不返回任何值,而且函数的参数可以是任何python对象,包括数字、字符串、列表、元组等。python内置了许多函数,同时也支持用户自定义函数。
除了def语句之外,Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式。由于它与LISP语言中的一个工具很相似,所以称为lambda。就像def一样,这个表达式创建了一个之后能够调用的函数,但是它返回了一个函数而不是将这个函数赋值给一个变量名。这也就是lambda有时叫做匿名函数的原因。实际上,他们常常以一种行内进行函数定义的形式使用,或者用作推迟执行一些代码。 lambda表达式 lambda的一般形式是关键字lambda,之后是一个或多个参数(与一个def头部内用括号括起来的参数列表及其相似),紧跟的是一
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
在 Python 中,__init__.py 文件是一个特殊文件,在包中扮演着几个重要的角色。在本教程中,我们将解释…
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的,变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称,两种最基本的变量作用域,第一种是局部变量,第二种是全局变量.定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域,而局部变量只能在其被声明的函数内部访问,全局变量则可以在整个程序范围内访问.
1.什么是函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。 2.定义一个函数 1.函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。 2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。 3.函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。 4.函数内容以冒号起始,并且缩进。 5.return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
lambda表达式是一行的函数。它们在其他语言中也被称为匿名函数。即,函数没有具体的名称,而用def创建的方法是有名称的。如果你不想在程序中对一个函数使用两次,你也许会想用lambda表达式,它们和普通的函数完全一样。而且当使用函数作为参数的时候,lambda表达式非常有用,可以让代码简单,简洁。
Python中默认的编码格式是 ASCII 格式在没修改编码格式时无法正确打印汉字所以在读取中文 时会报错解决方法为只要在文件开头加入# -*- coding: UTF-8 -*- 或者 #coding=utf-8 就了
作为性能测试的老司机们而言,要么对各大性能测试工具的特性都了然于心了,要么已经使用“惯”了手头上的工具;他们是不会没事做个性能评测的,只有新手们才会认认真真的、按部就班的从第一步走起。
定义函数时()里面的参数是形参,输入的值为实参,下面的列子中hello(x)为形参,7为实参
用 *args , **kwargs 作参数,args->tuple,kwargs->dict 示例代码:
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇:查询优化器概念之关于优化器组件。
本文整理了填空、选择、判断等一些课后习题答案,具体的编程题可以见:Python快速编程入门课后程序题答案。
Python作为一门多用途的编程语言,提供了多种基本数据结构,包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践,帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。
代码解析: 在这个例子中,我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列,并通过列表推导式计算每个数字的平方,最终得到squares列表。
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
Python 条件语句跟其他语言基本一致的,都是通过一条或多条语句的执行结果( True 或者 False )来决定执行的代码块。
当然,每个具体的情况都是不同的,所以在选择查询操作符时,我们需要根据具体的需求和数据情况进行评估和测试。在优化查询性能时,我们可以使用MySQL的查询分析工具来帮助我们理解查询的执行计划和性能瓶颈,从而做出更好的决策。
编程的基本思路就是 IPO。Input 获取数据,Process 逻辑计算,Output 显示结果。要学习pyton首先要明白pthon如何实现人机交互。
今天,大概就是不挂科系列的最后一章了,感谢你们的鼓励,让我坚持把这个系列写完,秋名山的路很长,当你失去的东西后,会有其他的事物补充上来的,所以让我们今天用排水渠一样的技巧来,展示我们势必不挂科的勇气! 最后这个部分我打算用俩个小节来收尾,函数和真题
在 Python 中,列表(List)是一种有序、可变的数据类型,用于存储一组元素。列表可以包含不同类型的元素,包括数字、字符串、甚至其他列表。列表是 Python 中最灵活且常用的数据结构之一,它融合了众多重要的编程概念。
我们都使用过主流的搜索引擎,谷歌、 bing,当然还有搜狗、百度之类。当你搜索某一关键词时,它会贴心在下拉框补全一些热门关键词,像下图这样:
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历,按照普通人的思维,提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴,但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据,看二者哪个更为方便!
众所周知,熟悉Python的小伙们接触最多的就是函数,函数是组织好的、可重复使用的、用来实现单一或相关联功能的代码段。
Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的,其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器(CBO)和HelpPlaner基于规则的启发式优化器(RBO)优化器。根据用户HiveConf配置信息使用不同的优化器。
今天,要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难,其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言,而且与其他语言相比,类和对象都更容易操作,所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外,还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于
实时预览工具只是为了达到所见即所得的效果而已, 适合初学者学习 Markdown , 我们真正在进行写作的时候,其实是不需要实时预览的, 因为 Markdown 标记语言本身已经足够清晰了。
Python对象类型 说明:python程序可以分解成模块,语句,表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理,最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列) (1,‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合,类型,None,布尔型 还有模式对象,套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串,由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于,列表中的元素能够被修改,而字符串中的字符则不能被修改。换句话说,字符串的值是固定的,列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近,只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套,可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明,运行的表达式,决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是,一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型(它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码),但是它也是强类型语言(只能对一个对象性有效操作). 三、数字 整数,浮点,长整型等 支持一般的数学运算:+,- * % **(乘方) 5L,当需要有额外的精度时,自动将整型变化提升为长整型。 除表达式,python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引,序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个(不包括第3个) >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后(包括第3个) >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是,Python通常比Java,C#尤其是C,C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
从这里就明确的说明了print() 会给我们自动换行。那假设我不想让它换行呢。有没有什么办法,那么肯定是有办法的。
在《React Hooks 学习笔记 | State Hook(一)》和 《React Hooks 学习笔记 | useEffect Hook(二)》这两篇文章里我们分别学习了 State Hook 和 useEffect Hook,从本篇文章起,我们将讨论下如何应用 Hook 其他的函数提升组件的性能。
欢迎阅读本篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的入门到精通指南。在Python开发中,理解拷贝是至关重要的,因为它涉及到数据的复制和共享,对于避免潜在的bug和性能优化都有着重要作用。本文将为您深入浅出地介绍深拷贝和浅拷贝的概念、区别以及如何在不同场景下正确应用它们。
在刚刚过去的一个学期里,基本水逆了一整个学期,这学期基本没干什么活,就跟RCNN杠上了。首先是看论文,然后是网上找tensorflow写好的源码。但是,可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码,不同数据集换了下。因此为了理解源码,RCNN的处理过程,费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe,这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后,才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码,这也花费了大量的时间,从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现,SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中,主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
It's not who you think you are that holds you back; it's who you think you're not.
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
不仅要按名字或年龄对其进行排序,还要将两个字段同时进行排序。在SQL中,会是这样的查询:
作为一名专业爬虫程序员,我们需要掌握高效的Python隧道代理配置与管理,以提高爬取数据的效率并保护个人隐私安全。本文将分享从入门到精通的Python隧道代理配置与管理技巧,为大家提供实用的操作指南和专业的知识分享。让我们一起步入高效的Python隧道代理的世界!
Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。它编写的文档可以导出 HTML 、Word、图像、PDF、Epub 等多种格式的文档。Markdown 编写的文档后缀为 .md, .markdown。接下来我们就来学习一下Markdown语言常用语法。
#作者: HY #CSDN博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_46152207 #开发时间:2021/8/25 15:10 # 程序的组织结构 # 1996年,计算机科学家证明了这样的事实,任何简单或复杂的算 # 法都可以由顺序结构、选择结构和循环结构这三种基本结构组合而成。 # 顺序结构 # 程序从上到下顺序地执行代码,中间没有任何判断和跳转,直到程序结束 ###把大象装冰箱一共分几步 print('-----程序开始------') print('1.把冰箱门打
列表(List)是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构,也是功能最为强大的几种数据结构之一。Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧,下面我们就来探索一些常用的列表技巧。
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时,如果参与联接的表包含大量的数据记录,可能会导致以下性能问题:
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。
Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式,优化器使用两个表中较小的表(通常是小一点的那个表或数据源)利用连接键(JOIN KEY)在内存中建立散列表,将列数据存储到hash列表中,然后扫描较大的表
SQL审核工具 SQLE 企业版近期推出了Oracle审核插件的第一个测试预览版。我们采集了过往我们在客户那碰到的问题和行业专家的建议,整理了一大批Oracle审核规则。这个版本我们从中挑选出现频次最高的以及影响范围最大一批规则加入到了Oracle审核插件中,这些规则能覆盖大多数客户的大多数场景,却又不会对客户使用产生额外的负担。在后续的时间内,我们将推出的Oracle审核插件逐步完善规则的拼图。接下来的内容将对高频规则给出我们的理解。插件的本身开发之前已经做过介绍,开发文档参考:https://actiontech.github.io/sqle-docs-cn/3.modules/3.7_auditplugin/overview.html。
目前k8s的使用范围越来越广,而接触和使用k8s就必须会编写YAML文件。k8s所有的配置文件以及资源的定义配置文件都是基于YAML格式的,所以熟悉并掌握YAML是必要的。先说说YAML常用的校验工具,然后再细说YAML的基本语法。
以上这些序列中存储的是对象的引用,因此他们不关心所引用的存储对象的类型,也就是说,在一个序列中可以放入不同类型的对象。
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