这个问题来自于我们技术群里的一位同学的提问,为了给大家一个思考时间,我们先不说结果,先再看下另一位可爱的小妹妹。
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我总是听到刚入行不久的程序员这样说:知道自己要实现什么功能,同时处理逻辑和基本语法也都明白,但是就不知道该怎么写代码。如果把别人的的代码给你看,或者有人给你你一些指导,或许你能明白其中的思路。但是,在实际开发时仍然障碍重重。即使语法或逻辑都明白,也很难自己的想法转化为代码。在本文中我将会告诉大家我自己是怎么做的,还有一些解决典型问题的方法,希望能够对大家有所帮助。
在学习Python过程中数组是个逃不过去的一个关,既然逃不过去咱就勇敢面对它,学习一下python中数组如何使用。
Python是社区里最受喜爱的编程语言!它是目前为止最易使用的语言,因为它的代码短小精悍,符合人们的思维方式,也符合人们的阅读习惯。
作者 | Luay Matalka 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
这段代码明明很简单,日常跑的都没问题,怎么一大促就卡死甚至进程挂掉?大多是因为设计时,就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。
顶部导航为提供了很多种类型的入口,其中和电影有关的有:排行榜、选电影和分类。为了便于后续更精细的分析,这里选择进入分类页面,地址。通过浏览的开发工具,我们最终能确认数据来源是的
这一系列《数据分析工具篇》的开篇,也是数据分析流程中开始和结束的动作,数据导入之后,紧接着需要做的就是对数据的处理,我们会花费几篇的时间,来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包,在数据处理过程中,常用的处理逻辑主要有:for循环优化、广播应用方案以及整体(集合)运算方法,特别是for循环,可以说百分之九十九的函数会出现for循环;常见的包主要有:pandas、pyspark、numpy,这三个包可谓是人尽皆知,特别是前两个,一个是小数据使用的包,一个是大数据使用的包,随着python的不断丰富,这两个包越来越完善,今天我们先了解一下for循环的优化方法:
但编程里面有一些术语或者思想或者理论,在现实中不容易找到类比的东西,此时初学者就很难理解了。
最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积,这个topic的相关consumer全部掉线。
FSF在一篇文章中写道,GitHub Copilot「从我们的角度来看是不可接受、不公正的」。
我当初第一次学到迭代器和生成器的时候,并没有太在意,只是觉得这是一种新的获取数据的方法。对于获取数据的方法而言,我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中,我发现很多地方都用到了迭代器和生成器,或者是直接使用,或者是借鉴了思路。今天就让我们仔细来看看,它们到底是怎么回事。
播放器大家都并不陌生,我们听音乐,我们看视频都会用到。那么播放器实现的功能到底有哪些呢?一个播放器一般来讲都完成了如下步骤:
在Python里,海龟不仅可以画简单的黑线,还可以用它画更复杂的几何图形,用不同的颜色,甚至还可以给形状填色。 一、从基本的正方形开始 引入turtle模块并创建Pen对象: >>> import turtle >>> t = turtle.Pen() 前面我们用来创建正方形的代码如下: >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t,forwar
于是,他又做了一个所有程序员都会做的事:进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
列表是python中最基础,最强大的数据结构之一。python的列表可以容纳任何东西,其中的元素可以没有任何关系。python的列表就像一个可以容纳万物的容器。但是需要注意,这个容器中的数据是有序的。 在Python 中,用方括号([])表示列表,并用逗号分隔其中的元素。下面是一个例子:
列表和字典的嵌套层级不应太多。如果嵌套层级比前面的示例多得多,很可能有更简单 的解决问题的方案。
Python中的for循环与其它语言不大一样,但跳出循环还是与大多数语言一样,可以使用关键字continue跳出本次循环或者break跳出整个for循环。
前面已经炫过别人用turtle这个包画的小猪佩奇了。接下来我们正式开始学习这个神奇的模块。后面我们可以自己试着画一些有意思的东西。
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:Python开发工程师成长魔法 为什么要挑战自己在代码里不写for loop?因为这样可以迫使你去使用比较高级、地道的语法或库。文中以python为例子,讲了不少大家其实在别人的代码里都见过、但自己很少用的语法。 这是一个挑战。我要你避免在任何情况下写for循环。同样的,我也要你找到一种场景——除了用for循环以外,用其他方法写都太难。请分享你的发现,我非常想听到这些 距离我开始探索超棒的Python语言特性已经有一段时间了。一开始,这只是我给自己的一个挑战,练
今天是Python专题第6篇文章,给大家介绍的是Python当中三个非常神奇的方法:map、reduce和filter。
“让这代码跑得快一点!!”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序,总共含有超过 3 万行的代码。
这篇文章主要介绍了python中关于for循环使用过程中的碎碎念,需要的朋友可以参考下
对这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。
导语:大多数程序员在日常开发中常常会碰到GC的问题:OOM异常、GC停顿等,这些异常直接导致糟糕的用户体验,如果不能得到及时处理,还会严重影响应用程序的性能。本系列从GC的基础入手,逐步帮助读者熟悉GC各种技术及问题根源。
在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局,能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。
当我们在Julia中定义函数时,也可以在函数体内定义变量。在这种情况下,该变量在该函数的局部范围内有效,因此称为局部变量。而未在函数体内声明的变量在全局范围内有效,因此称为全局变量。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
Android 1.5系统中Google 引入了NDK功能,支持使用C和C++语言来进行一些本地化开发。
作者:beck 毕业超过十年了,感慨岁月无情。做了若干年后台开发(之前做电信领域),大致说一下常见的开发心得和调试手段。使用互联网这么多年,收获的很多,总结的很少。本着互联网精神,希望可以帮到互联网另一端的你。由于本人是做 C 语言的开发,陈述的经验也是 C 常用的调试手段。 调试很麻烦,困扰着无数程序员们。很难有人保证自己写的代码一行错误都没有,有问题你就要查。怎么查?高手者,反汇编,看 2 进制;low 一点的就 gdb、看统计;再 low 就加打印。还可以再 low 吗?可以,自己写 bug,别人查。
调试这个蛋疼的事情,困扰着无数程序猿。很难有人保证自己写的代码一行错误都没有,有问题你就要查。怎么查?高手者,反汇编,看二进制;low 一点的就 gdb、看统计;再low就加打印。还可以再low 吗?可以,自己写bug,别人查。方法林林总总,长期掌握总可以找到适合自己的。
最近由于快过年了,不是很忙碌了,人心浮动,很多都请假了,现在终于有时间来系统学习下和恶补一下常见数据结构和算法的知识,所以,还是通过记录笔记放在博客的方式来督促自己学习。同时和小伙伴们分享一下学习心得与体会。算法对于很多程序员都接触不到的,何况是一个测试人员。但是面试过程中,多多少少都有算法题的面试。所以,学习算法,短期来看是为了跳槽准备,长期来看,是锻炼一个人解决问题的思路的提升的一个途径。
人工智能最火的语言,自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
采用高层次综合(HLS)时既要关注Directive(也就是Pragmas)的设置,也要关注代码风格。而且,有时从代码层面对设计进行优化往往会更有助于获得期望的性能。我们来看一个例子,如下图代码所示。
“Neural Networks: Learning——Backpropagation intuition”
我们如何找出一个列表中几个数的最大乘机呢?首先我们想到的可能是找出里面几个最大的数,然后利用这几个数相乘便可得到。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时,计算机内存可能不足,我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
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当扫描内存中放不下的数据集时,我们要找到一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式(Iterator pattern)。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式,需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字,该关键字用来构建生成器(generator),其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器,因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素;而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中,大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中,现在range()函数返回的是类似生成器的对象,而不在是列表。
我们知道,在使用 Python 的时候,如果我想使用别人发布的第三方库,那么我们可以使用pip进行安装。但如果这个第三方库的作者没有把它上传到 pypi 上面,只上传到了 Github 上面,我们应该怎么集成呢?如果项目里面有setup.py文件,那么我们也许可以使用pip直接从 Github 上面安装。但如果对方连这个文件也没有呢?
还是回到数组求和的案例。上一篇文章中,我们介绍了如何通过代码优化达到预期性能,主要采用的是将for循环展开的方式。那么,能否在不修改代码的前提下,通过设置合理的Directive达到此目的呢?我们按照如下所示的流程进行优化。
问题描述:从0到9这10个数字任选3个不重复的数字,能构成哪些三位数? So easy!看到这样的问题,很多人会写出类似(注意,只是类似,我为了使得本文几个函数具有相同的调用形式,给demo1和demo2加了点多余的东西)下面这样的代码: def demo1(data, k=3): '''从data中选择不同的3个数字组成三位数''' assert k == 3, 'k must be 3' for i in data: if i == 0:continue ii = i*100
“Octave Tutorial——Vectorization”,是第二周内容的最后一次视频。
Lua5.4-alpha-rc2 已经发布了好一段时间了, 一直没时间去跑跑看性能如何。最近刚好有空,就跑来看看。结果第一段测试代码就把我惊住了。
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