在编写的程序中,语句都是逐条执行的。现在更进一步,让程序选择是否执行特定的语句块。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例,以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,可以有一个值。在生成器中,每次调用next()方法,就会返回下一个值。生成器还支持send()方法,用于主动推送一个值。在Python 3.x中,send()方法被移除,可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法,用于关闭生成器,关闭后无法使用send()和next()方法,但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具,可以有效地节省内存和提高代码性能,特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器,包括旋转、组合、笛卡尔积等,可以用于简化复杂的循环和算法。总之,迭代器和生成器是Python中非常重要的概念,可以简化很多繁琐的编程任务,提高代码性能和可读性。
导读 Python特色数据类型(元组)(下) 元组和列表相互转化 没错,只要在原来的列表外套一层tuple()就可以转为元组 在原来的元组外面套一层list()就可以转为列表 还记得列表生成式么? 你
使用zip()函数可以把两个列表“压缩”成一个zip对象(可迭代对象),这样可以使用一个循环并行遍历两个列表。为了测试zip()函数的功能,可以使用下面的代码:
你好,我是刚哥。 针对“pytest搭建接口自动化框架”,谈谈对框架设计的当前认知。 简约至上。选择pytest就是选择Python,Python的设计理念是Simple is better than complex,不能让初学者直接上手的框架设计,都是在反其道而行之。所谓具备编程思想的自动化框架,并不值得追求。 原生用法。Beautiful is better than ugly,能不封装就不封装,不改变依赖库的函数声明,函数名、入参列表、返回类型。通过可省参数追加入参,通过装饰器添加代码,通过猴子补丁更改行为。 数据用例一体。Flat is better than nested,平铺比嵌套更容易编写,阅读,维护。将数据放在用例文件中,在单个文件中编写用例。数据驱动时,可从外部读取。变量管理亦是如此。 pytest提供了测试框架的基础骨架,Python库提供了各式各样的组装零件,我们要做的是拼凑,搭建适用于接口自动化测试的框架。 宜轻不宜重。挑选Python库,优先选择轻量级的,比如pytest-html既能满足使用需要,又能定制化样式,就不用安装依赖Java环境的Allure。比如Python内置logging就能打印日志,就没必要非得使用依赖visual c++的loguru。 用例独立。用例相互之间没有依赖,随便拉出一条用例就能执行。多接口场景用例,把每个接口视为一个测试步骤,排列在用例里面。无上游依赖、出参稳定的接口抽取为公共函数。简单来说,用例可以只包含一个接口,也可以包含多个接口。接口可以写在用例里面,也可以写在用例外面作为公共函数,再导入到用例里面。接口参数不同验证不同场景,复制用例文件,命名为新用例。 中文命名。用代码编写pytest,有个缺点是文件命名晦涩难懂。在“用例独立”这条设计原则之上,可以采用中文命名用例集(文件夹)和用例名称(文件名)。不存在用例相互依赖,就不需要import,代码中就不会出现中文,不影响代码执行和“专业性”。用中文写注释没问题,不要用中文作为对象名。 标记不如目录。pytest支持marker给测试用例打标,执行时按标记筛选用例执行。用例多了以后,维护标记变得麻烦。将用例集按照某种特性分组,比如基础自动化用例集、每日巡检用例集、联调用例集。按目录维护用例,按目录批量执行用例。
连续几篇文章都在写 Python 字符串,这出乎我的意料了。但是,有的问题,不写不行,特别是那种灵机一动想到的问题,最后你发现,很多人根本不懂却又误以为自己懂了。那就继续刨根问底,探究个明白吧。
1、Python 中的类(上) 1.1 数据属性 类数据属性和实例数据属性 特殊的类属性 属性隐藏 1.2 方法 实例方法 类方法 静态方法 1.3 访问控制 单下划线”_” 双下划线”__” 1.4 总结: 本文介绍了Python中class的一些基本点: 实例数据属性和类数据属性的区别,以及属性隐藏 实例方法,类方法和静态方法直接的区别 Python中通过”_”和”__”实现的访问控制 Refer:http://python.jobbol
本文介绍了如何利用Python生成不同数字组合的三位数,并探讨了Python中for循环和if语句的用法。
最早主要是利用词频、逆文档频率和文档长度这几个因子来人工拟合排序公式。因为考虑因素不多,由人工进行公式拟合是完全可行的,此时机器学习并不能派上很大用场,因为机器学习更适合采用很多特征来进行公式拟合。此外,对于有监督机器学习来说,首先需要大量的训练数据,在此基础上才可能自动学习排序模型,单靠人工标注大量的训练数据不太现实。
这个方法非常不起眼,用途狭窄,我几乎从未注意过它,然而,当发现它可能是上述“定律”的唯一例外情况时,我认为值得再写一篇文章来详细审视一下它。
类名:首字母大写,遵守标识符规则 属性:遵守标识符规则 行为(功能、方法、函数):遵守标识符规则
在本文中,我们将在本文中为初学者学习一些有用的基本Python示例。本文还包括在python面试中提出的一些基本问题。让我们开始吧!!!
Python 定义了一些标准数据类型,用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型,分别是:
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
而python大部分数据类型都会去重载__eq__这个函数,内部的处理会更复杂,例如在列表中,__eq__函数会遍历列表中的所有元素,比较它们的顺序和值是否相等。
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
b是对a列表的又一个引用,所以a、b是完全相同的,可以通过id(a)==id(b)证明。
你可以拿着题目先思考,然后再对照本文解题方法进行比较。有不同的见解欢迎到公众号中跟我一起探讨。
我们的博客侧边栏有四项内容:最新文章、归档、分类和标签云。这些内容相对比较固定,且在各个页面都会显示,如果像文章列表或者文章详情一样,从视图函数中获取然后传递给模板,则每个页面对应的视图函数里都要写一段获取这些内容的代码,这会导致很多重复代码。更好的解决方案是直接在模板中获取,为此,我们使用 Django 的一个新技术:自定义模板标签来完成任务。 使用模板标签的解决思路 我们前面已经接触过一些 Django 内置的模板标签,比如比较简单的 {% static %} 模板标签,这个标签帮助我们在模板中引入静态
在一个健康的开发周期中,代码风格,API设计和自动化是非常关键的。同样的,对于工程的架构 ,仓库的结构也是关键的一部分。 当一个潜在的用户和贡献者登录到您的仓库页面时,他们会看到这些:
每种编程语言都必须细心设计,以妥善地处理浮点数,确保不管小数点出现在什么位置,数字的行为都是正常的。
我们都知道,遍历一个list(列表)有两种方式,一种是直接输出list的对象,还有一种是使用for去迭代。这两者的区别,我将从时间和空间两方面来考虑,为了明显一点,列表长度会很大,原因大家应该也知道。
== 是 python 标准操作符中的比较操作符,用来比较判断两个对象的 value(值) 是否相等 。
说到字典,前端同学可以理解其为:对象。因为python中的字典和js中的对象长的不能说很像,简直就是一样。
原题地址:https://leetcode-cn.com/problems/find-and-replace-pattern/
•引用计数:Python在内存中存储每个对象的引用计数,如果计数变成0,该对象就会消失,分配给该对象的内存就会释放出来。•标记-清除:一些容器对象,比如list、dict、tuple,instance等可能会出现引用循环,对于这些循环,垃圾回收器会定时回收这些循环(对象之间通过引用(指针)连在一起,构成一个有向图,对象构成这个有向图的节点,而引用关系构成这个有向图的边)。•分代收集:Python把内存根据对象存活时间划分为三代,对象创建之后,垃圾回收器会分配它们所属的代。每个对象都会被分配一个代,而被分配更年轻的代是被优先处理的,因此越晚创建的对象越容易被回收。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
int、float、str、set、list、dict、tuple、frozenset、bool、None。
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息,在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
本节课我们来认识一下Gof经典的23种设计模式 参考文档: Gof经典的23种设计模式 《设计模式:可复用面向对象软件的基础》 百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E
最近打算好好练习下 python,因此找到一个练习题网站,打算每周练习 3-5 题吧。
目录 创建型 1. Factory Method(工厂方法) 2. Abstract Factory(抽象工厂) 3. Builder(建造者) 4. Prototype(原型) 5. Singleton(单例) 结构型 6. Adapter Class/Object(适配器) 7. Bridge(桥接) 8. Composite(组合) 9. Decorator(装饰) 10. Facade(外观) 11. Flyweight(享元) 12. Proxy(代理) 行为型 13. Interpreter(解
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
话接上文的召回多样性优化,多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多,如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架,这一章对应排序+重排环节,考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化,这里不再进一步区分,统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同
本文参考《 Python 编程:从入门到实践》一书,作者: [ 美 ] Eric Matthes
排序算法,就是使得序列按照一定要求排列的方法。排序算法有很多,本文将介绍面试中常常被问到的经典排序算法:快速排序,并分别利用C++和Python进行实现。
git,svn两个都要说到,github,码云也要提及,面试官想要的就是版本管理工具,你只要选择一个你熟悉的,疯狂的说一通就可以了,最好说一下自己以前做过哪些开源的项目,放在上面,没有,就另当别论了。
默读代码类的题目,相对来说是比较简单的。重点去研究列表解析,之后你就可以轻松的回答这些问题喽~
经过较长时间的反思,准备整理第二版Python基础教程--菜鸟学Python,第二版会加上自己这一段时间来学习python过程中的一些感悟,走过的弯路,毕竟之前的自己还是太嫩了,会补充之前遗漏的知识点,同时会增加一些练习题和面试题,希望帮助大家轻松愉快,由浅入深的学习Python。
文章目录 文章目录 1. 随机试验 2. 样本空间 3. 随机事件 4. 事件间的关系和事件的运算 5. 频率与概率 6. 古典概率模型 7. 条件概率 8. 独立性 1. 随机试验 ---- 具有以下特征的试验,被称作「随机试验」 可以在相同条件下重复地进行 每次试验的可能结果不止一个,并且能实现明确试验的所有可能结果 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现 2. 样本空间 ---- 随机试验 的所有可能结果组成的集合称为 的样本空间,记做 样本空间的元素,即 的每个结果,称为样
有好些天没写博客了,最近一直忙着在看论文,解模型,着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖(其实是模型解不下去了…),这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法,独立成分分析(ICA),这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发,可能会给你带来新的思路,这一篇算法已经有很多大神写过了,比如: http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/45128193 http://blog.csdn.net/u013802188/article/details/40923749 我在这里略作补充,说一下自己的见解,有不合适的地方欢迎大家指出
Python基本数据类型一般分为:数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。
列表是 Python 中基本且最常用的数据结构之一,它是一个可变且有序的对象集合,也可以存储重复值。有时候我们需要将列表元素进行逆序排列,也就是所有的元素位置反转。
在使用的时候,需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的,除非你显示进行复制操作。变量本身没有数据类型,有数据类型的是对象。变量就是一个void *类型的指针。
集合(set)是一个无序不重复的序列。通常,我们使用集合来消除重复元素,或者用于测试两个序列的关系:交集、并集或差集?
数学上,序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前,就是在其他元素之后。这里,元素之间的顺序非常重要。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,也就是它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
从使用的数据类型,以及相关的机器学习技术的观点来看,互联网搜索经历了三代的发展历程。
2、html和CSS放在页面上部,javascript放在页面下面,因为js加载比HTML和Css加载慢,所以要优先加载html和css,以防页面显示不全,性能差,也影响用户体验差
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