大多数的熟悉 Python 的同学都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。
首先大家要明确一点，编程不是一下就能学会的事情，当我们在学习编程的时候，其实可以做很多事情来让自己学习变得更加容易、更加高效。
初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 本文由Python编程时光整理 初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？ 01 交换变量 >>>a=3 >>>b=6 这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了 >>>a,b=b,a >>>pr
这个情况如果要交换变量在c++中，肯定需要一个空变量。但是python不需要，只需一行，大家看清楚了
以下是我长久以来收集的一些Python实用技巧和工具，希望能对刚学习Python的新手有所帮助。
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。
写一个程序，打印数字1到100，3的倍数打印“Fizz”来替换这个数，5的倍数打印“Buzz”，对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。
接着昨天的分享写，昨天的链接为:Python编程特殊小技巧汇集（一） 21、列表切片， a = [1,2,3,'domi','mi'] >>> a[2:4] # 提取第3个位置到第5个位置（不包含第5个位置）的数据 [3, 'domi'] >>> a[:3] # 提取前3个数据 [1, 2, 3] >>> a[::2] # 提取偶数项 [1, 3, 'mi'] >>> a[1::2] # 提取奇数项 [2, 'domi'] >>> a[::-1] # 列表反转 ['mi', 'domi', 3, 2, 1
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。
本微教程根据廖雪峰python教程中的部分内容，配合我个人的学习经历进行总结整理。
前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz，问题引用如下：
给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。
学 Python 也有一段时间了，一直维持在入门阶段，最近想集中精力精进下编码能力，所以把刷题当作一个练习，也看看自己能坚持几道题。
Python 的垃圾回收机制通过引用计数来决定一个对象要不要被回收。当一个对象被引用次数为0时，它就会被作为垃圾回收从而释放 Python 内存。
刚开始学习Python的时候，我们就了解了python的编码风格要求，通过python终端方式输入import this可以看到它的具体描述。
在进行Python编程时，有时候我们会遇到类似于AttributeError: 'collections.defaultdict' object has no attribute 'iteritems'的错误。本篇文章将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
python中的数据结构除了内置的数据结构如列表、字典、元组、集合等之外，python的colletions内置模块中还有一些高级的数据结构，可以在特定场景下提高便利性，缩减代码量。colletions中的常用数据结果有：
快速功能点方法是一种软件规模度量方法。该方法适用于软件项目早期、中期、后期等各个阶段的规模估算或测量。 采用优化后的功能点方法——快速功能点方法进行规模估算或测量的基本过程或步骤如下： 确定计数类型→识别系统边界→识别功能点计数项→计算未调整的功能点数→计算调整后的功能点数。 1、确定计数类型 根据需求或项目的类型确定计数类型。计数类型分为三种：新开发、延续开发及已有系统计数。 对于新开发需求或项目，对预计（或实际）投产的功能进行计数； 对于延续开发需求或项目，对预计（或实际）新增、修改及删除的功能均进行计数； 对于已有系统，对实际的功能进行计数。 2、识别系统边界 在识别系统边界的时候应注意：应从用户视角出发，不受系统实现影响；主要是为了区分内部逻辑文件（ILF）和外部接口文件（EIF）；事务功能应穿越识别的系统边界。 3、识别功能点计数项 功能点计数项分为数据功能和交易功能两类。数据功能包括内部逻辑文件（ILF）、外部接口文件（EIF）；交易功能包括外部输入（EI）、外部输出（EO）、外部查询（EQ）。 数据功能是系统提供给用户的满足产品内部和外部数据需求的功能，即本系统管理或使用那些业务数据（业务对象），如“客户信息”“账户交易记录”等。 内部逻辑文件或外部接口文件所指的“文件”不是传统数据处理意义上的文件，而是指一组客户可识别的、逻辑上相互关联的数据或者控制信息。因此，这些文件和物理上的数据集合（如数据库表）没有必然的对应关系。 交易功能是系统提供给用户的处理数据的功能，即本系统如何处理和使用那些业务数据（业务对象），如“转账”“修改黑名单生成规则”“查询交易记录”等。 交易功能又称为基本过程，是用户可识别的，业务上的一组原子操作，可能由多个处理逻辑构成。例如，“添加柜员信息”这个基本过程可能包含“信息校验”“修改确认”“修改结果反馈”等一系列处理逻辑。 4、计算未调整的功能点数 a、采用预估功能点进行计数，计算公式如下： FP＝35*ILF+15*EIF ——FP：未调整的功能点数，单位为功能点； ——ILF：内部逻辑文件的数量； ——EIF：外部接口文件的数量。 b、采用估算功能点进行计数，计算公式如下： FP＝10*ILF+7*EIF+4*EI+5*EO+4*EQ ——FP：未调整的功能点数，单位为功能点； ——ILF：内部逻辑文件的数量； ——EIF：外部接口文件的数量； ——EI：外部输入的数量； ——EO：外部输出的数量； ——EQ：外部查询的数量。 5、计算调整后的功能点数 根据不同的规模测算阶段，需要考虑隐含需求及需求变更对规模的影响，因此，需要根据规模计数时机进行规模调整。调整后的功能点数（AFP），计算公式如下： AFP＝FP*CF ——AFP：调整后的功能点数，单位为功能点； ——FP：未调整的功能点数，单位为功能点； ——CF：规模变更调整因子，依据行业数据，项目估算早期（如概预算阶段）通常取值为1.5；项目估算中期（如招投评标、项目立项、技术方案阶段）通常取值为1.26；项目估算中后期（如需求分析完成及后评价）通常取值为1.0。 了解快速功能点方法度量的规则及过程，有助于提高使用快速功能点方法进行软件造价、软件成本估算、软件成本费用测算时的工作效率。
3.更更简单的方法，直接用python标准库的collections.Counters类 从仅获取时区后开始
1在python中，and 和of执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值：而是，返回
初学Python的人很可能会遇到字频统计这样的练习题，那么很容易会想到使用for循环来做。
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
Python 是一门易于学习且功能强大的编程语言，被广泛应用于各个领域。本篇文章将介绍一个基础的 Python 实战案例，通过编写一个简单的字符统计程序来帮助我们学习 Python 的基本语法和字符串操作。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域，包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
上一期的编程课堂我们介绍了 有序字典 OrderedDict，这一期我们再来聊聊 同属 collections 模块的另一种数据类型 Counter。 在了解 Counter 之前，请大家思考一个问题，现在有包含多个词汇的列表： list1 = ['red','green','red','blue','green','red'] 该如何去统计列表中各词汇出现的次数？ 如果再深入一些，如何统计一本小说中，作者所用词汇出现的次数？ Python 里提供了一个优雅简洁的解决方案：Counter 关于 Counte
yaml是一种文件类型，往细了说，是一种通用的数据序列化格式；它与python中的字典数据类型大致相同。也是遵循key=value（键值对形式）的方式进行数据存储。
collections是python的标准库，它提供了一些解决特定问题的容器，也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决，但解决起来太麻烦，而这些问题又经常遇到，所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来，放到collections库中让人使用。
快速功能点方法是依据国际标准《ISO/IEC 24570－2005软件工程NESMA功能尺度测量法2.1版功能点分析应用的定义和计数指南》提出的一种软件规模度量方法。
一个Counter是dict子类，用于计数可哈希的对象。这是一个无序的容器，元素被作为字典的key存储，它们的计数作为字典的value存储。Counts允许是任何证书，包括0和负数。Counter和其它语言中的bags或者multisets类似。Counter中的元素来源如下：
git仓库地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Tracking
2、CPython的实现逻辑与纯Python的实现基本相同，只有引用计数的问题与对象的垃圾回收有关。
“python没有什么数据结构是用list解决不了的，如果有，那就再加个dict。”
思考：如果有以下两个列表，如何快速合并为一个字典？ list1 = ['name', 'age', 'sex'] list2 = ['Python自学网', '30', '女'] 答： 使用字典推导式 字典推导式的作用： 快速合并列表为字典或提取字典中目标数据 一、字典推导式快速体验： 1、创建一个字典，字典key是1-5数字，value是这个数字的2次方。 代码体验： # dict1 = {k:v for i in range(1, 5)} dict1 = {i: i**2 for i in ran
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
昨天客户的网站被cc攻击了，cpu和负载都100%，赶紧先分析一下日志，出现大量的非法访问，如下图所示，导致php运行错误，我们该如何统计这些ip出现的次数呢？随ytkah一起来看看
我们写过C语言、C++的朋友们都知道，C语言是没有垃圾回收这种说法的。手动分配以及释放内存都是需要我们的程序员自己动手完成。不管是“内存泄漏” 还是野指针都是让开发者非常头疼的问题。所以C语言开发提及讨论最多的话题就是内存管理了。but对于其他高级语言来说，例如Java、C#、Python等高级语言，已经具备了垃圾回收机制。这样可以屏蔽内存管理的复杂性，使开发者可以更好的关注核心的业务逻辑。
要创建一个Python程序来计算字符串中字母的频率映射，你可以使用字典来存储每个字母的计数。如果你遇到下面的这样问题，可以像我们一样的解决方法。
插入排序也是一种非常容易理解的算法，核心思想就是每次将新的元素往原本有序的数组中插入。
任何编程语言都会有一个内存模型，以便管理为变量分配的内存空间。不同的编程语言，如C、C++、Java、C#，Python，它们的内存模型都是不相同的，本文将以现在最流行的Python语言为例，来说明动态类型语言的内存管理方式。
引用： 当参数被引用，python引用计数器自增1 python中列表和字典引用示例 列表： def add_list(p): p+=[3] 或 p=p+[3] //print结果不一致，+、+=实现不同方法 p=[1,2] add_list(p) print(p) 字典： def add_dictionary(): b=a={‘one’:1,’two’:2} print(‘{}’.format(a[‘one’])) b[‘one’]=2 b[‘two’]=1 print(‘{}’.format(b[‘one’]))
在上一篇中我们了解到了 PyObject 这个结构只有两个内容:一个引用计数, 一个类型信息. 但是在现实的编程过程中缺失了一些去区别python每一个类型的信息，比如a=1、b=[1,2,3], 结构体的引用计数为1, 类型为整型和list型但是没有对1 和变量名 a 、[1,2,3]和变量b的表达
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
