在上一节，我们将序列分解为单独的变量，有个前提是 必须 变量的个数和序列的长度一样。否则就会报错。
今天流程控制专题 流程控制与代码的执行顺序息息相关，流程控制相关的关键字，如if,elif,for,while,break,continue,else,return,yield,pass等。
本文介绍了元素分解在编程中的重要性，通过举例说明了在Python中如何利用序列分解、元组解包、*表达式以及多个*表达式连用来解决元素分解问题。
内置据结构大总结 今天不讲解新的内容，主要回顾一下以往讲过的内置数据结构，来个大总结。 五种线性结构 列表 元组 字符串 bytes bytearray 两种非线性结构 字典 集合 列表、元组、字符
特别是星号（*），在Python中是一个用途广泛的操作符，而不仅仅用于两个数字相乘的运算之中。在本文中，我们将讨论星号的多种用途。
📝前言： 上一篇文章python基础——列表讲解了关于列表的先关知识，还介绍了很多列表的常见操作方法，这篇文章我们就基于上篇文章带大家认识的有关序列的知识，继续讲解python中另一种常见的数据容器——元组： 1，元组的特点 2，元组的定义 3，元组的常见操作方法
关于赋值、打包和解包这 3个概念，我觉得有必要做一个分享，因为很多朋友确实不清楚。
一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为1个元素 每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。
变量:存储数据的容器，我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间，可以存储不同类型的数据。
本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能，保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程，也可作为快速备查手册。
导读：算法是程序的灵魂，而复杂度则是算法的核心指标之一。为了降低复杂度量级，可谓是令无数程序员绞尽脑汁、甚至是摧枯秀发。一般而言，若能实现对数阶的时间复杂度，算法效率往往就已经非常理想。而实现对数阶的常用思想莫过于二分。
使用单个下划线 _ 表示丢弃该变量，这是Python的一个惯例。单个下划线也是Python合法的标识符， 但是如果不是要丢弃一个变量，通常不要用单个下划线表示一个有意义的变量。可以理解为约定俗成。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列，他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
序列解包(sequence unpacking)或可选代解包--将多个值的序列解开,然后放到变量的序列中:
已经学完了列表与元组，那这两个都是按照顺序排列的，所以可以用索引取到值，本篇博客要学习的是字典，由上文可知，字典肯定就是不能按照索引取到值，就是没顺序，非序列的数据结构。
2、解包时，如果解包出来的元素数目与变量数目不匹配，就会引发ValueError异常。
class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量 SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了） TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量， 导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的
知识点综述: ---- vector:动态数组，是序列式容器。 这里只介绍vector使用,其实现可以参考数据结构，其函数可以查看stl的源码。 优点： 1.0相对于数组容量可以根据数组的个数自动调整。(好像不同编译器的扩容方式不太一样) 2.0元素在数组中连续存放，可以根据下标随机访问。 既然讲到了STL,那就大概介绍一下STL中相关知识点，后面后一一说明的。 STL中容器可以分为3大类： 3.0 序列式容器:vector ,deque,list string.
在 序列 中 , 不记录元素个数 , 也 不对其内容进行排序 , 在该 <font color=bluegreen序列中 元素可能有无限多个 ;
生成器很容易实现，但却不容易理解。生成器也可用于创建迭代器，但生成器可以用于一次返回一个可迭代的集合中一个元素。现在来看一个例子：
也就是和抛硬币一样,要么正面,要么反面,并没有固定规律,也正是这种随机性,跳跃表称为概率数据结构.
计数排序属于非比较排序算法类，故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制，可以达到 。其中， 为待排序序列的排序关键字的最大范围。 计数排序是稳定的、非原址的。
Python中内置了很多非常有用的对象，本文将会介绍Python中的内置函数，内置常量，内置类型和内置异常。
""" 问题：现在有一个包含N个元素的元组或者是序列，怎样将它里面的值解压后同时赋值给N个变量? """ """ 解决方案：任何的序列(或者是可迭代对象)可以通过一个简单的赋值语句解压并赋值给多个变
创建一个队列，该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定，则不同的队列元素可能具有不同的形状，但是不允许使用dequeue_many。
这些容器和数组非常类似，都是在逻辑上连续的(但内存不一定是连续的)，与数组不同的是，容器可以非常方便的动态管理，而不是固定元素大小
数据结构是由“数据”和“结构”两词组合而来。 什么是数据？常见的数值1、2、3、4.....、教务系统里保存的用户信息（姓名、性别、年龄、学历等等）、网页里肉眼可以看到的信息（文字、图片、视频等等），这些都是数据什么是结构？ 当我们想要使用大量使用同一类型的数据时，通过手动定义大量的独立的变量对于程序来说，可读性非常差，我们可以借助数组这样的数据结构将大量的数据组织在一起，结构也可以理解为组织数据的方式。 概念：数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系 的数据元素的集合。数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。 总结： 1）能够存储数据（如顺序表、链表等结构） 2）存储的数据能够方便查找 2、为什么需要数据结构？
关于选课程序，最近着实有点忙，没机会复习os、pickle两部分模块，所以数据储存和字典读取成为了一个问题，大致原理知道，但是具体操作可能还是得返回去再好好看看，所以目前就提前开始学习新的知识了，虽然今天感觉str的相关方法忘的是干干净净的，但是我有pycharm。
因为my_list只有“tianjun”这个字符串，pop()弹出后my_list为空，下面assert等式不成立，所以抛出异常
我们从最初的冒泡排序算法，到上篇文章的折半插入排序算法，我们一共学习了5种排序算法，相信以大家的聪明才智肯定都消化了^_^。在本篇文章中，我们又将学习第6种排序算法——希尔排序算法。那就让我们直奔主题吧。
python中else不仅可以与if搭配组成控制流，还可以与while或for搭配使用
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据类型，它是一个持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。
array 模块定义了一种对象类型，可以紧凑的表示以 字符、整数、浮点数 等基本类型为元素组成的数组。array 模块中定义的数组属于序列类型，其行为也与列表类型非常相似，但是数组中的元素的数据类型是受到限制的，只能设置在初始化时指定的某一种类型。
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，一个异常标识一种错误。
0 To Begin//：向下取整除法**：乘方在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _如果不希望前置了 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串 方式，在引号前添加 r 即可python可以多重赋值，如：a,b=b,a+b1 数据类型与结构1.1 数字1.2 序列-字符串 字符串可以用 + 进行连接（粘到一起），也可以用 * 进行重复 相邻的两个或多个 字符串字面值 （引号引起来的字符）将会自动连接到一起 连接变量和字面值，需要使用+号，不能省略 字符串与列表是可以被 索引 （下标访问
Redis有五种基本数据结构：字符串、hash、set、zset、list。但是你知道构成这五种结构的底层数据结构是怎样的吗? 0x01：Redis底层八种数据结构 简单动态字符串 SDS (simp
自己买了个影印版，边翻边看边实践以期增强学习效果。计划是每日一个小片段，希望能坚持到底。
在Go语言中，切片（Slice）是一种强大且灵活的数据结构，用于管理和操作一系列元素。与数组相比，切片的大小可以动态调整，这使得它成为处理动态数据集合的理想选择。本文将围绕Go语言中切片的引入，介绍其基本概念、创建、初始化以及常见操作，帮助你更好地理解和应用切片。
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对 象标识不同的异常，一个异常标识一种错误
在本博客中，我们将学习探讨Python的各种“序列”类，内置的三大常用数据结构——列表类（list）、元组类（tuple）和字符串类（str）。
任何序列（或可迭代对象）都可以通过一个简单的赋值操作来分解为单独的变量。唯一的要求就是变量的总数和结构必须与序列相吻合。例如：
区块链完全可以说是人类智慧的结晶，它的诞生是人类科技文明发展到一定程度的结果展现。区块链的功能得以实现要有赖于加解密技术的发展，而后者又来源于数论和抽象代数几百年的发展，因此要把握区块链的技术思路，不了解其加解密原理，那你就不可能掌握区块链的技术精髓，所以我们庖丁解牛，一点点的研究和解析相应的算法设计思路，首先需要看的是来自抽象代数的有限群概念。
在Go语言中，证明对n个元素的表达式进行完全括号化恰好需要n-1对括号，可以通过数学归纳法和递归思考来实现。首先，我们可以明确一个基本的观察：
python中，任何序列或可迭代的对象都可以通过一个简单的赋值操作来分解为单独的变量。前提是要求变量的总数和结构要与序列相吻合 #_*_coding:utf8_*_ p = (4, 5) x, y = p print(x) # 4 print(y) # 5 data = ['GuoJing', 30, ('杨过', '小龙女')] name, age, xialv = data print(name) # GuoJing print(xialv) # ('杨过', '小龙女') name, age, (
列表是 Python 最常用的数据类型，它是有序元素的集合，元素之间以逗号分隔，用中括号括起来，可以是任何数据类型。同时它也是一种序列，支持索引、切片、加、乘和成员检查等。
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