，它是在Python编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。...b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() def fib_new(n): # 返回到 n 的斐波那契数列...result = [] a, b = 0, 1 while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b...使用这种形式不用担心不同库之间的模块重名的情况。 [Python包（Package）] 假设你想设计一套统一处理视频文件和数据的模块（或者称之为一个"包"）。...python时间和日期 ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程
模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。 下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。...：斐波那契【import fibo】模块 代码编写： # 斐波那契(fibonacci)数列模块 def fib(n): # 定义到 n 的斐波那契数列 a, b = 0, 1...while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列...result = [] a, b = 0, 1 while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b...可以理解成，执行过程从上到下执行。 b）、函数命名按照标识符命名规范即可。可以使用小驼峰式：【getInfo】或大驼峰【GetInfo】
这时我们就可以将这个迭代器做成一个生成数据的迭代器，而非只是占用大资源的数据，从而减少资源占用 python2里有range和xrange，而前者和后者区别是，range就像是那个占用大资源的数据，xrange...则是生产数据的迭代器 python3并没有xrange，它的range就是一个生产数据的迭代器 同理，list()，和tuple(),之间并非简单的转换，而是创建了一个空列表/元组，然后不断将原列表/元组的数据添加到空列表.../元组中，也就是生产数据的迭代器 例子中 for循环遍历的nums是已经存在需要遍历的所有数据 # 未使用迭代器的斐波那契数列例子 nums = list() a = 0 b = 1 i = 0 while...i < 10: nums.append(a) a, b = b, a+b i += 1 for num in nums: print(num) 例子中 for...raise StopIteration fibo = Fibonacci(10) for num in fibo: print(num)
1 return fibo1(n-1) + fibo1(n-2) @lru_cache(maxsize=64) def fibo2(n): '''递归法，使用缓存修饰器加速''' if n in...(1, 2): return 1 return fibo2(n-1) + fibo2(n-2) def fibo3(n): '''序列解包''' a, b = 1, 1 for i in...range(2, n+1): a, b = b, a+b return a # 测试3个函数的执行速度 n = 40 for fibo in (fibo1, fibo2, fibo3...267914296:67.31945824623108 fibo2:267914296:0.0 fibo3:267914296:0.0 由于第一个函数运行速度非常慢，在n变大时只测试后面2个函数的执行时间...0.0 当n=380时，第二个函数由于递归深度过大而崩溃，抛出异常： RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python
前面已经分享了几种计算Fibonacci数列第n项的方法，详见Python快速计算Fibonacci数列中第n项的方法和三种Fibonacci数列第n项计算方法及其优劣分析，本文分享第7种（过几天分享第...下面的代码使用第800万项对本文的第7种方法和前面6种中最快的方法3进行了测试和对比，事实证明，算法3是无敌的，也是最简单的。 大家不妨分析一下，本文的方法7比方法3慢的原因是什么？...from time import time def fibo3(n): a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return...(0) return data[-1] n = 8000000 for fibo in (fibo3, fibo7): start = time() r = str(fibo(n))...print(fibo.
另外，除了本文讨论的三种方法，之前的文章中还讨论了另外几种方法，详见相关阅读第一篇。...def fibo4(n): '''递推法 适用于任意大小的n 使用生成器函数 速度快，无误差''' def nested(): a, b = 1, 1 while...True: yield a a, b = b, a+b # 创建生成器对象 temp = nested() # 获取前n-1项 for i in range(n...Traceback (most recent call last): File "C:/Python36/fibonacci.py", line 43, in print(...fibo5(n)) File "C:/Python36/fibonacci.py", line 27, in fibo5 return int((u**n - v**n)/(u-v)) OverflowError
简介 Python的解释环境是很好用，但是如果我们需要编写一个大型的程序的时候，解释环境就完全不够用了。这个时候我们需要将python程序保存在一个文件里。通常这个文件是以.py结尾的。...模块基础 还是之前的斐波拉赫数列的例子，我们在fibo.py文件中存放了函数的实现： def fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b =...0, 1 while a < n: print(a, end=' ') a, b = b, a+b print() 编写完毕之后，我们可以在Python...我们这样来执行这个模块： python fibo.py 以脚本执行的情况下，模块的 __name__ 属性会被赋值为 __main__ , 这也是例子中为什么要这样写的原因。...__init__.py 可以是一个空文件，也可以执行包的初始化代码或设置 __all__ 变量。 当导入的时候， python就会在 sys.path 路径中搜索该包。
模块基础 还是之前的斐波拉赫数列的例子，我们在fibo.py文件中存放了函数的实现： def fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b =...0, 1 while a < n: print(a, end=' ') a, b = b, a+b print() 复制代码 编写完毕之后，我们可以在...Python的解释环境中导入它： >>> import fibo 复制代码 然后直接使用即可： >>> fibo.fib(1000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233...我们这样来执行这个模块： python fibo.py 复制代码 以脚本执行的情况下，模块的 __name__ 属性会被赋值为 __main__ , 这也是例子中为什么要这样写的原因...__init__.py 可以是一个空文件，也可以执行包的初始化代码或设置 __all__ 变量。 当导入的时候， python就会在 sys.path 路径中搜索该包。
模块基础 还是之前的斐波拉赫数列的例子，我们在fibo.py文件中存放了函数的实现： def fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b =...0, 1 while a < n: print(a, end=' ') a, b = b, a+b print() 编写完毕之后，我们可以在Python...我们这样来执行这个模块： python fibo.py 以脚本执行的情况下，模块的 __name__ 属性会被赋值为 __main__ , 这也是例子中为什么要这样写的原因。...看下执行效果： $ python fibo.py 50 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 如果是以模块导入的话，那么将不会被执行： >>> import fibo >>> 模块搜索路径 使用...__init__.py 可以是一个空文件，也可以执行包的初始化代码或设置 __all__ 变量。 当导入的时候， python就会在 sys.path 路径中搜索该包。
一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。...算法可以有不同的语言描述实现版本（如C描述、C++描述、Python描述等） 四、算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出，算法必须要有输出，不然算法有什么意义，...(n) = O(n*n) = O(n^2), 由此可见，我们尝试的第二种算法要比第一种算法的时间复杂度好多的。...数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。 Python给我们提供了很多现成的数据结构类型，这些系统自己定义好的，不需要我们自己去定义的数据结构叫做Python的内置数据结构，比如列表、元组、字典。...十、算法与数据结构的区别 数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。
a ** b表示a的b次方。 例如：5 ** 2 = 25、5 ** 3 = 125 ▍10、Python中的单引号和双引号有什么区别？...在Python中使用单引号(' ')或双引号(" ")是没有区别的，都可以用来表示一个字符串。...a = lambda x, y：x + y print(a(5, 6)) > 11 ▍22、iterables和iterators之间的区别？...装饰器(Decorator)是Python中一个有趣的功能。 它用于向现有代码添加功能。这也称为元编程，因为程序的一部分在编译时会尝试修改程序的另一部分。...b) return inner @addition def add(a,b): print(a+b) add(5,6) --------------------------------
返回的结果是布尔值类 型的 True 或者 False。 通俗理解：例如我们一个班级是一个整体，在班里里面又有一个单独的元素，这个单独的元素就是我们的同学。...的特色语法（全部都是小写字母) 注意：is 与 == 的区别 is 用于判断两个变量的引用是否为同一个内存地址 (可使用 id() 查看) == 用于判断两个变量的值是否相...True执行前面的 如果表达式为False执行后面的 2.三目运算符使用 回顾if判断语句 a = 1 b = 2 if a+b>3: print(a+b) else: print(b-a...) #得1 三目运算符 a = 1 b = 3 print(a+b if a+b > 3 else b-a) #得4 ---- 四.Python运算符优先级 运算符优先级 下表列出了从...优先级高的运算符优先 计算或处理，同级别 的按从 左往右 的顺序计算（赋值运算符 除外，它 是按从 右往左 的顺序) ---- 创作不易，求关注，点赞，收藏，谢谢~
" "abc" < "xyz" # 得到结果：True 字符串之间可以比较（转换为ASCII码进行比较的） 3 < "a" # “Traceback (most recent call last):...(a and b)返回20。 or X or y 布尔"或”-如果x是非0，它返回x的值，否则它返回y的计算值。 (aor b)返回10。...注意is与比较运算符“="”的区别，两者有根本.上的区别，切记不可混用: is用于判断两个变量的引用是否为同一个对象，而==用于判断变量引用的对象的值是否相等!...在python中的格式为:为真时的结果if判定条件else为假时的结果，例如: a = 1 b = 2 h = "" h = a-b if a>b else a+b # a=1,b=2. a>b false...执行 a+b 1+2=3 h #得到结果：3 a = 3 b = 2 h = a-b if a>b else a+b # a=3,b=2.a>b true 执行 a-b 3-2=1 h #得到结果
自定义函数 在之前的课程我们有使用到php的系统函数，这些函数由系统定义。在开发中，有时候系统自带的函数满足不了我们开发时（或其它情况），我们可以自定义函数。顾名思义，自定义函数就是自己定义函数。...> 以上代码中，定义了一个名字叫做 sum_的函数，可以给这个函数两个参数，第一个参数是a，第二个参数是b，两个参数之间使用逗号隔开（可以多个参数，不止可以传2个参数）。...在函数的代码中，输出a+b的值。 新手读者可以查看 'a+b='.(a+b)代码，可以发现 'a+b=' 与 (a+b) 之间使用了小数点 . 进行链接，为什么不直接写成 'a+b='.a+b呢？...如果使用 'a+b='.a+b 的话，计算机并不会直接计算两个变量a+b，而且会直接使用小数点链接变量a，这样就等于 a+b=’. 返回值函数 学习了以上的带参数函数，返回值函数学习起来也是非常快捷。...在调用函数时，我们写为 为了方便理解，我以上函数示例中的代码都是一行，但是函数中的函数并不是只能写一行。大家可以自行尝试，查看效果。
=符号不能分开写成== str与str之间比较的是ASCII，并且逐个比较 连续比较，如：a>b>c 可拆解为 a>b and b>c 赋值运算符 运算符 描述 实例 = 赋值运算符 c=a+b +=...^ b = 0011 0001 成员运算符 in与not in是Python独有的运算符（全部都是小写字母），用于判断对象是否存在于某个集合的元素之一，非常好用，并且运行速度很快。...True is not 判断两个对象的内存地址是否不一致，不是则返回True 小贴士： 注意：is 与 == 的区别 is 用于判断两个变量的引用是否为同一个内存地址 (可使用 id() 查看) ==...= 1,b = 2 实现，当 a+b>3 执行 a+b，否则执行 b-a 解答： a=1,b=2 num = a+b if a+b>3 else b-a print(num) 输出：1 运算符优先级...优先级高的运算符优先计算或处理，同级别的按从左往右的顺序计算（赋值运算符除外，它是按从右往左的顺序） 运算符 描述 ** 指数（最高优先级） * / % // 乘 除 取余 整除 + - 加 减 <=
# 字符串之间可以比较（转换为ASCII码进行比较的）True>>> >>> 3 >> a = a>>> a = 1>>> b = 2>>> h = "">>> h = a-b if a>b else a...+b # a=1,b=2. a>b false 执行 a+b 1+2=3>>> h3>>> a = 3>>> h = a-b if a>b else a+b # a=3,b=2.a>b true 执行
座右铭：低头赶路，敬事如仪 个人主页：网络豆的主页 ---- 目录 前言 一.变量与常量 1.变量与常量的定义 2.变量与常量的区别 3.变量的创建 4.变量的创建 重点 5.id...()函数 常量 ---- 前言 本章将会讲解在Python编程中的变量与常量，了解变量与常量的定义，和他们之间的区别，以及如何创建变量。... 2.如果不进行赋值 将不会被执行，变量不存在，变量被赋值才会被创建 注意点3： >>> a = 1 >>> b = 2 >>> c = a+b >>> c 3 >>> 在这条代码中会先执行右边的 a...+b 再将 a+b的结果赋给C 注意点4： >>> a = 3 >>> b = 3 >>> c = 3 >>> a 3 >>> b 3 >>> c 3 >>> #Python可以同时为多个变量赋值 >...指向了“female”字符串 第三行amy_sex指向了“male”字符串 所以它将与female没有关系 因此答案为B ‘male’ and 'female' ---- 5.id()函数 如果没有理解可以使用
我们将使用像下面那样的简单的 Python 程序去说明这些概念： t = a+b u = c+d v = e+f w = v+g x = h+i y = j+k 虽然计算机中的处理器不直接执行 Python...顺序（in-order）超标量处理器（superscalar processor）检查传入的指令流，并尝试在一个流水线（pipelines -> pipes）中同时执行多个指令流，但要遵守指令之间的依赖关系...我们的双路超标量处理器实际上不可能找到任何与第三指令相匹配的指令，所以我们的示例将以四个周期执行： t, u = a+b, c+d v = e+f # second...在我们的示例中，乱序处理器可能有效的交换 w 和 x 的定义： t = a+b u = c+d v = e+f x = h+i w = v+g y = j+k 将其以三个周期执行： t, u = a+b...然而，通过执行精心编制的一系列分支，攻击者可以错误地训练分支预测器，从而做出糟糕的预测。
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