Python 代码先被编译为字节码后，再由Python虚拟机来执行字节码， Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言， 一个Python语句会对应若干字节码指令，虚拟机一条一条执行字节码指令 Python dis 模块支持对Python代码进行反汇编， 生成字节码指令。 先来一小段代码： In[6]: def test(): ... x = 1 ... return "no" 代码执行后会输出： In[7]: import dis In[8]: dis.dis(test) 2 0 LOAD_CONST 100表示在Python字节码定义中的索引，在python代码中， 可以通过dis.opname[100]查看，即为LOAD_CONST。而后的两个字节表示指令的参数。 而dis输出的字节码指令中， 第二列的字节码索引则是指当前指令在co_code序列中所在的位置。
其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。 DIS光流算法 01 DIS(稠密逆搜索)光流算法主要有三个核心部分组成 对应关系的快速逆搜索 多尺度推理的快速光流 快速的变分求精 以前的FB光流基于多项式方式，是基于像素级别的光流估算、非常耗时、 ::PRESET_FAST); algorithm->calc(preGray, gray, flow); Python版本 dis = cv.DISOpticalFlow_create(1) flow = dis.calc(prvs,next, None,) 这里创建DIS支持三种计算方式如下： PRESET_ULTRAFAST = 0, PRESET_FAST = 1, PRESET_MEDIUM 完整的python版本演示代码 import cv2 as cv import numpy as np cap = cv.VideoCapture("D:/images/video/vtest.avi"
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation 主页：https://xuebinqin.github.io/dis/index.html 数据集：https ://github.com/xuebinqin/DIS PS：建议点开图片放大浏览，或者访问主页
查看字节码可以帮助我们更好的理解python的执行流程，本文记录 python 生成函数字节码的方法。 Python实际上只用了百来个操作码。 操作码小于90的为无参数的，指令仅包含操作码自身，共1字节；大于等于90的，则每条指令在操作码之后还带有1个参数，参数长度为2字节，共3字节。 Python程序的字节码在运行时以PyStringObject的形式保存在PyCodeObject的co_code域里。 Python的字节码指令集是基于栈的指令集。 实现方法 打印函数字节码主要用到 python dis 库 查看模块中所有函数和所有类中的函数字节码 import dis,target dis.dis(target) 查看模块中某函数或类中某函数生成的字节码
ok 不知道也没关系，接下来的时间我们所有的话题都将围绕字节码，在 Python 有一个模块可以通过反编译 Python 代码来生成字节码这个模块就是今天要说的--dis模块。 dis 模块的使用 dis 模块包括一些用于处理 Python 字节码的函数，可以将字节码“反汇编”为更便于人阅读的形式。查看解释器运行的字节码还有助于优化代码。 import dis dis.dis(hello) 函数 dis.dis() 将反汇编一个函数、方法、类、模块、编译过的 Python 代码对象、或者字符串包含的源代码，以及显示出一个人类可读的版本。 基本反汇编 函数 dis() 可以打印 Python 源代码(模块、类、方法、函数或代码对象)的反汇编表示。可以通过从命令行运行 dis 来反汇编 dis_simple.py 之类的模块。 ': import dis dis.dis(f) 运行命令 python3 dis_function.py 然后得到以下结果 2 0 LOAD_GLOBAL
测试环境 Python 3.6.9 1. 为什么[]比list()更快 dis库是Python自带的一个库，可以用来分析字节码，而字节码是CPython解释器的实现细节。 []，list()的字节码对比如下： >>> import dis >>> dis.dis(lambda : []) 1 0 BUILD_LIST 0 2 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda : list()) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 3.https://docs.python.org/zh-cn/3/library/timeit.html 4.https://docs.python.org/zh-cn/3/library/dis.html
，请公众号留言 真正的Python字节码 现在让进入真正的Python字节码中，从一个简单的函数开始： >>> def cond(): ... 通过使用Python标准库中的dis模块（dis是一个字节码反汇编工具，可以翻译低级代码，例如汇编代码或字节码，并以人类可读的方式进行打印出来。） ，运行dis.dis时，就会给出cond函数传递的字节码的解释。 >>> dis.dis(cond) 2 0 LOAD_CONST 1 (3) 3 STORE_FAST 可以使用dis.opname（将字节变成可理解字符串）来找出指令100和125对应的内容： >>> dis.opname[100] 'LOAD_CONST' >>> dis.opname[125] 'STORE_FAST
---- 示例 GET /forum/article/_search { "query": { "dis_max": { "queries": [ {
离散课上图论的时候讲了理论知识，但是还没实践过，于是拿python写了一下，顺便做个笔记防止忘记。 python自带的数据结构比较丰富，写起来的确顺滑很多，太香了md mymap = { 1:{1:0,3:10,5:30,6:100}, 2:{2:0,3:5}, 3:{3:0,4 ("strat:")) end = int(input("end:")) dis[start] = 0 #初始化源点 def get_min_key(dis:dict): #检索出T集合外的最短路 [_min_k] + mymap[_min_k][i] < dis[i] and i not in T: #有更短路则更新当前dis dis[i] = dis[_min_k ] + mymap[_min_k][i] print(dis[end]) if dis[end]!
代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def minimumOperations(self, nums: List[int]) -> int: 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def maximumGroups(self, grades: List[int]) -> int: n 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def closestMeetingNode(self, edges: List[int], node1: int, node2 = -1 and dis1[node1] == math.inf: dis1[node1] = dis dis += 1 node1 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def longestCycle(self, edges: List[int]) -> int: n =
测试环境 Python 3.6.9，dis库是Python自带的一个库，可以用来分析字节码，而字节码是CPython解释器的实现细节。 1. 引言 在Python中，扩展list的方法有多种，append，extend，+=，+都是列表扩展的方式，但它们的使用又有些许不同，需要根据具体情况来选择，本文主要分析它们的差异。 2. ('Test append') dis.dis(lambda : a.append(b)) a = ['ab', 'cd'] b = 'ef' print('Test +=') #dis.dis(lambda References https://stackoverflow.com/questions/725782/in-python-what-is-the-difference-between-append-and questions/252703/what-is-the-difference-between-pythons-list-methods-append-and-extend https://docs.python.org
参考链接： 交换两个变量的Python程序 python交换两个值得方法非常简单，即a,b=b,a，一步操作就交换了两个值，那么这是为什么呢？ 先看下面这段程序： import dis def func(a,b): a,b=b,a print(a,b) a=10 b=20 func(a,b) dis.dis(func) 一般来说一个 Python语句会对应若干字节码指令，Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言，但是一个字节码指令并不是对应一个机器指 令（二进制指令），而是对应一段C代码，而不同的指令的性能不同，所以不能单独通过指令数量来判断代码的性能 一个Python的程序会有若干代码块组成，例如一个Python文件会是一个代码块，一个类，一个函数都是一个代码块，一个代码块会对应一个运行的上下文环境以及一系列的字节码指令。 dis的作用 dis模块主要是用来分析字节码的一个内置模块，经常会用到的方法是dis.dis([bytesource])，参数为一个代码块，可以得到这个代码块对应的字节码指令序列。
文章目录 概述 TF/IDF 链接 示例 DSL 普通查询 dis_max 查询 best fields策略-dis_max ? ---- 数据量少的时候，dis_max不生效的问题： https://stackoverflow.com/questions/38065692/dis-max-query-isnt-looking-for-the-best-matching-clause is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java"}} 至此，数据构造完成 ，下面来看下dis_max 那看下dis_max吧 ---- dis_max 查询 GET /forum/article/_search { "query": { "dis_max": { "queries best fields策略 : 搜索到的结果，应该是某一个field中匹配到了尽可能多的关键词，被排在前面；而不是尽可能多的field匹配到了少数的关键词，排在了前面. dis_max语法，直接取多个
tuning_best_fields_queries.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl-dis-max-query.html ---- 例子 数据同 上篇博文 构造索引的DSL 这次我们使用dis_max查询 java beginner , DSL如下 GET /forum/article/_search { "query ": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "title": "java beginner dis_max只取某一个query最大的分数，完全不考虑其他query的分数 ---- tie_breaker 使用tie_breaker将其他query的分数也考虑进去 tie_breaker参数的意义 GET /forum/article/_search { "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。 这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。 5 系列文总结和版权说明 本文是给程序员加财商系列，之前的系列文如下： 在我的新书里，尝试着用股票案例讲述Python爬虫大数据可视化等知识 以股票RSI指标为例，学习Python发送邮件功能 （含RSI指标确定卖点策略） 以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习 用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码） 用python 本文的内容即将出书，在出版的书里，是用股票案例和大家讲述Python入门时的知识点，敬请期待。 有不少网友转载和想要转载我的博文，本人感到十分荣幸，这也是本人不断写博文的动力。
今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。 代码演示 暴力算法 #计算两点的距离 import math def calDis(seq): dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[1][0])**2+(seq[0][1] ]) if dis <minDis: minDis=dis pair=[seq[i],seq[j]] return ，right点集的点的纵坐标必定大于u的纵坐标，故只需检查纵坐标是否大于u[1]+dis，且只需最多检查right点集中纵坐标最小的6个点 def candidateDot(u,right,dis): continue for v in candidateDot(u,right,dis): dis=calDis([u,v]) if dis
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具，看完后，估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito Mito Mito 是 Python 中的电子表格库。 简单易用，如果你能编辑 Excel 文件，你就能编写代码，这是因为，我们在表格中执行的每个操作，Mito 将自动生成对应的 Python 代码。可以跟重复枯燥的操作说再见了。 官方文档[1] 安装 Mito 安装前确保 Python 的版本在 3.6 及以上。 pip install mitoinstaller 然后执行： python -m mitoinstaller install 等待命令执行完成。 dis_k=233e121a1cc12dc8bb9f88ba34e1fc29&dis_t=1666702211&vid=wxv_2484259507410436097&format_id=10002&support_redirect
代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def minNumberOfHours(self, initialEnergy: int, initialExperience 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def largestPalindromic(self, num: str) -> str: cnt = 代码实现 给出python代码实现如下： class Solution: def amountOfTime(self, root: Optional[TreeNode], start: int) [u]) if u.left and u.left not in dis: dis[u.left] = dis[u] + 1 s.append(u.left) if u.right and u.right not in dis: dis[u.right] = dis[u]
访问和理解Python字节码 如果你也想玩玩这个，Python标准库中的dis模块就非常有用了; dis模块为Python字节码提供了一个“反汇编程序”，从而可以轻松获取人为可读的版本并查找各种字节码指令 dis模块的文档涵盖了相关内容，并提供了字节码指令以及它们的作用和参数的完整清单。 例如，要获取之前hello()函数的字节码列表，我将它键入Python解释器中，然后运行： ? 函数dis.dis()会对函数，方法，类，模块，编译过的Python代码对象或包含有源代码的字符串文字进行反汇编，并打印出可读的版本。dis模块中另一个方便的功能是distb()。 如果您想尝试手动反汇编函数，则可以使用列表dis.opname从十进制字节值中查找相应字节码指令的名称。 知道如何访问和读取Python字节码就可以让你找出答案（尝试：dis.dis("{}")与dis.dis("dict()")）。
Serverless HTTP 基于腾讯云 API 网关平台，为互联网业务提供 0 配置、高可用、弹性扩展的对外 RESTful API 能力，支持 swagger/ openAPI 等协议。便于客户快速上线业务逻辑，通过规范的 API 支持内外系统的集成和连接。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
