本章向您介绍 Black,它是一个代码格式化工具,可以自动将您的源代码格式化成一致的、可读的样式,而不改变您的程序的功能。Black 很有用,因为在文本编辑器或 IDE 中手动格式化代码很繁琐。您将首先了解使用 Black 格式化代码的合理性。然后,您将学习如何安装、使用和定制该工具。
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2)。 输入 2 行。 第
05:统计单词数 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2)。
几乎所有流行的编程语言都支持正则表达式,因为正则实在是太强大了,它能让我们原本需要数十行代码才能完成的,正则大哥一行就能搞定了。
正则表达式(regex 或 regexp)在文本信息提取方面是非常有用的工具,通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现(例如,特定的ASCII或unicode字符序列)。
当然对于数字,Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值(0和1),这里只针对int整型进行介绍学习。
正则表达式可用于搜索、编辑和操作文本。Python RegEx 被几乎所有的公司广泛使用,并且对他们的应用程序具有良好的行业吸引力,从而使得正则表达式越来越受重视
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号(‘或”)来创建字符串。 创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。例如:
P1308 统计单词数 题目描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章 中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1 ),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2 )。 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为
“给定单词数组和一个长度maxWidth,重新排版单词,使其成为恰好有maxWWidth个字符,且左右对齐的文本。”
简单介绍下变量的概念,详细记录下Python基础数据类型中字符串的有关内容,反正以后也会比较常用到!
题目背景 一封好的情书需要撰写人全身心的投入。lin_toto同学看上了可爱的卡速米想对她表白,但却不知道自己写的情书是否能感动她,现在他带着情书请你来帮助他。 题目描述 为了帮助lin_toto,我们定义一个量化情书好坏的标准感动值。判断感动值的方法如下: 1.在情书的一句话中若含有给定词汇列表中的特定单词,则感动值加1,但每一单词在同一句话中出现多次感动值不叠加,不同单词不受影响。保证输入的单词不重复。 2.每句话以英文句号定界。 3.全文不区分大小写。 输入输出格式 输入格式: 第一行包含一个数字n,
为了巩固所学的知识,作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客,方便日后回顾。当然,如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚,文章中如果有记录错误,欢迎读者朋友们批评指正。(博客的参考源码可以在我主页的资源里找到,如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出)
RADIX-SORT 是一种基于字符的排序算法,它将字符串中的每个字符按照其ASCII值进行排序,然后再按照其出现频率进行排序。
尽量遵循 HTML 标准和语义,但是不要以牺牲实用性为代价。任何时候都要尽量使用最少的标签并保持最小的复杂度。
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查,需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响,哪些方法不会
下划线命名法(python中推荐使用):单词都使用小写字母,单词与单词之间使用_下划线连接
字典树(Trie)又名前缀树或单词查找树,最初是由美国计算机科学家Edward Fredkin在1960年提出的。
本文介绍了Vim编辑器的一些基本操作和技巧,包括模式切换、移动光标、快速跳跃、搜索和替换等。同时,还介绍了一些Vim的插件和扩展,以帮助用户更好地使用Vim编辑器。
但是作为一个编辑器之神, 却一直保持着一个非常高傲的姿态,不像打开一个记事本,一个智商正常的人瞬间就能明白记事本怎么用,但是打开vim就算是天才自己慢慢琢磨估计一会。
摘要:将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题,很常用,也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作,则有很多学问,不想来看看吗!
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
不久前我经历了某大厂的后台开发面试,对方给我抛过来一道开放式题目:”给你一本英文著作,你如何实现对它的有效压缩“。我当时看到问题心里感到一股拔凉,这道题非常适合那些熟悉数据压缩理论的同学,对我们这些非专业人士,需要压缩时就调用个gzip接口的人而言,看到这种问题感觉就是当头挨了狠狠一闷棍,心中堵得慌。
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在考察算法题时,我们往往离不开数据结构。而常见和常用的数据结构,以堆、栈、单/双链表、HashMap、各种二叉树(二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树、红黑树)最为常见。另外,像bitmap等也比较多,尤其是需要位操作的时候。但还有一些数据结构也会占有一席之地,例如树中的Trie树(字典树),在检索类题目中也非常常见。
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int;浮点数—float两种。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值,称之为索引,第一个索引是 0,第二个索引是 1,依此类推。Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 列表都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
在做数据开发中,经常需要通过shell脚本/命令来针对文本进行预处理,sed是一个很强大的流式处理命令,笔者几乎每天都会用到,在这统一梳理总结了下! 其实 sed 很简单,比vim简单很多了! 1. 基础 核心概念 两个空间: 模式空间(pattern space); 交换空间(hold space 保持空间) 模式空间:容纳当前行的缓冲区,即通过模式匹配到的行被读入该空间中 保持空间:一个辅助缓冲区,可以和模式空间进行交互(通过h,H,g,G),但命令不能直接作用于该空间,在进行数据处理时作为“暂存区域”
示例 1: 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the"
使用Python开发一个英文句子分词程序,把一段英文句子切分为每一个单词。不能导入任何官方的或者第三方的库,也不能使用字符串的split()方法。
字符串对大多数计算机程序而言非常普遍. 像文字处理软件和网页应用程序这些程序类型 都广泛采用了字符串. 这使得处理这类应用程序的程序员在字符串处理的效率问题上需要花费额外的心思. 本章会研究C#处理字符串的方法, 分析如何使用String类, 最后还会介绍如何用StringBuilder类. 当程序需要对String对象进行许多改变时会用到StringBuilder类. 这是因为字符串和String对象都是不可改变的, 而StringBuilder对象则可变的. 会在章节内解释和说明细节。
SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的。
给定一个字符串,你需要反转字符串中每个单词的字符顺序,同时仍保留空格和单词的初始顺序。
输入一个英文句子,翻转句子中单词的顺序,但单词内字符的顺序不变。为简单起见,标点符号和普通字母一样处理。例如输入字符串"I am a student. ",则输出"student. a am I"。
Python以其简单的语法而闻名。然而,当您第一次学习Python时,或者当您具有另一种编程语言的坚实背景时,您可能会遇到一些Python不允许的事情。如果您在尝试运行Python代码时收到过SyntaxError错误,那么本指南可以帮助您。在本教程中,您将看到Python中常见的无效语法示例,并学习如何解决这个问题。
这个《快速掌握Python基础语法》会更新两期,主要记录一些 Python 常用语法,方便你快速上手。会了这些语法之后,大部分的 Python 代码你应该都可以看懂了,遇到不懂的部分直接 Google 也没问题,这样你就不会因为 Python 的问题止步了。
大家好,我是征哥,改善最高频要素,可以从根本上改善生命体的生活质量,对程序员来讲,编辑代码就是高频要素,要改善这一点,就要用最擅长编辑的工具,这一点非 Vim 莫属。此外,Vim 还是一个通用工具,一通百通,Linux 和 Mac 自带 Vim,很多 IDE,如 VSCode、PyCharm、Idea、Eclipse 也都有 Vim 插件。可以说 Vim 是最好的编辑器,它非常地难学,但是却不可思议地好用,即使难,也可以通过两周的刻意练习,很快的掌握。
把所学知识应用于实际问题,才能真正加深对它的认识和理解,这就是实践出真知。从此最基本点出发,我设计了一个小项目,蛮有意思,也有一定实际应用价值。
本篇主要介绍文件和数据格式化,以自动轨迹绘制为例,介绍自动化的程序设计方法。以政府工作报告词云为例,介绍wordcloud库的使用。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
通配符是shell在做PathnameExpansion时用到的。说白了一般只用于文件名匹配,它是由shell解析的,比如find,ls,cp,mv等。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
将字符串转换为词首大写,即所有单词的首字母都大写,其他字母都小写。然而,它确定单词边界的方式可能导致结果不合理。 >>> "that's all folks".title() "That'S All, Folks" 另一种方法是使用模块string中的函数capwords。 >>> import string >>> string.capwords("that's all, folks") That's All, Folks" 当然,要实现真正的词首大写(根据你采用的写作风格,冠词、并列连词以及不超过5个字母的介词等可能全部小写),你得自己编写代码。
大家好,这里是零基础学习 Python 系列,在这里我将从最基本的 Python 写起,然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python,所以很是明白自学对于一个人的考验,所以在这里我会尽我最大的努力,把 Python 尽可能简单的表述清楚,让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高,喜欢的朋友们可以点个关注,有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
本来昨天打算发这个的,结果我一发出去,发现版面乱了,代码都挤到一块一块儿去了,惨不忍睹,所以赶紧删掉了,给大家造成了一定的干扰 点进推文发现: 什么鬼呀,浪费我流量! 还请多多包涵,我下次会注意代码版
egrep 是 Linux 系统中的一个强大的文本搜索工具,用于在文件中查找匹配指定模式的行。它支持使用正则表达式进行高级模式匹配,提供了灵活和强大的文本搜索功能。
与单纯的文字相比,图片更能让人记得住,通过图片,学习效率会更高(图片中夹杂解说文字)。
序列是一块用于放置多个值得连续存储空间,并且按特定顺序排列,每个值(称为元素)都分配一个整数(由左至右则从 0 开始;由右至左则从 -1 开始),称为索引(index)或位置,如下所示:
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