这个方法在jupter Notebook中也可以使用，这个方法使用的时候直接放在需要打断点的地方 python import pdb def make_bread(): pdb.set_trace getitem⽅法，它就是一个可迭代对象 迭代器(Iterator) 任意定义了next或者next发放，它就是一个迭代器 迭代(Iteration) 循环遍历的过程叫迭代 ⽣成器(Generators number_list = range(-5,5) list(filter(lambda x:x%2==0 , number_list)) output [-4, -2, 0, 2, 4] Reduce 对一个列表进行计算并返回结果 s.discard( x ) ##此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。 s.discard( x ) ##此外还有一个方法也是移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。
如果没有键，那么返回None ---- 本节视频教程 文字讲解： 一、Items方法说明 这个方法以元组的形式返回字典的键值对。 工具：', '电脑'), ('喜爱书：', 'python’)]) 注明：可以采用for循环的方式来输出列表存在于某个对象类型中的变量 提问：改变字典的值后，items方法的对应变量的值会改变吗？ 理由： #此处的赋值其实是一个指针的指向。 dic1Items=dic1.items() 指针理解：假设要在书上找一个字，小纸条上写着书上第几页第几段第几个字。 转换：可以通过list方法进行数据类型转换 dic1keys=list(dic1.keys()) 转换后可以直接当列表使用。 三、如何直接批量输出字典的值？ 五、本节源码 dic1={"名称:":"老刘头","工具：":"电脑","喜爱书：":"python"}print(dic1.items())#此处的赋值其实是一个指针dic1Items=dic1.items
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概述 hi，朋友们大家好，今天将英文原著作者 @yasoob《Intermediate Python》进行翻译和在工作中使用的Python技巧进行了总结。 Intermediate Python 中译 如果在翻译过程中有问题或者code无法运行，还请各位大侠指正。 Python的任意对象定了返回__iter__方法或者支持下标的__getitem__方法，它就是一个可迭代的对象。可迭代对象就是提供迭代器的任何对象。 in fibon(3): print(i) #输出为 1 1 2 #通过next方法来进行获取生成器的下一个迭代 gen_fibon = fibon(3) print(next(gen_fibon 比如： name="brian" next(name) #输出结果为，告诉我们python的str了O型不是一个迭代器，那么就无法进行迭代。
交流、咨询，有疑问欢迎添加QQ 2125364717，一起交流、一起发现问题、一起进步啊，哈哈哈哈哈 各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。 下面是微信乞讨码： 添加描述 @staticmethod 静态方法只是名义上归属类管理，但是不能使用类变量和实例变量，是类的工具包。 (self): return self.x + self.y @classmethod #在cal_info函数前加上@classmethon，则该函数变为类方法， 该函数只能访问到类的数据属性，不能获取实例的数据属性 def cal_info(cls): #python自动传入位置参数cls就是类本身 print('这是一个%s'%cls.cal_name ) #cls.cal_name调用类自己的数据属性 @staticmethod #静态方法 类或实例均可调用 def cal_test(a,b,c): #改静态方法函数里不传入
中，所有字符串都被视为unicode，因此，写u'xxx'和'xxx'是完全一致的，而在2.x中以'xxx'表示的str就必须写成b'xxx'，以此表示“二进制字符串”。 Python提供了__future__模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，于是我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。 举例说明如下： 为了适应Python 3.x的新的字符串的表示方法，在2.7版本的代码中，可以通过unicode_literals来使用Python 3.x的新的语法： # still running 在Python 2.x中，对于除法有两种情况，如果是整数相除，结果仍是整数，余数会被扔掉，这种除法叫“floor deviation”： >>> 10 / 3 3 要做精确除法，必须把其中一个数变成浮点数 ： >>> 10.0 / 3 3.3333333333333335 而在Python 3.x中，所有的除法都是精确除法，floor deviation 用//表示： $ python3 Python 3.3.2
PyPy：采用了 JIT 技术，它是一个关注执行速度的 Python 解释器，该解释器可以明显提升 Python 代码的执行速度。 2. threading Python（CPython） 提供了 _thread 和 threading 两个线程模块，_thread 是低级模块，threading 对 _thread 进行了封装，提高了 2.2 线程对象 先了解一下 Python 守护线程基本概念。 target：用于 run() 方法调用的可调用对象，默认为 None。 name：线程名称，默认是 Thread-N 格式构成的唯一名称，其中 N 是十进制数。 看一下线程对象 threading.Thread 的方法和属性。 start()：启动线程。 run()：线程执行具体功能的方法。
先看一个例子： from multiprocessing import Process import time,os,random def func(name,hour): print("A lifelong p1.start() p2.start() print("this is over") 执行结果： this is over #最后执行，最先打印，说明start()只是开启进程 bother:kebi A lifelong friend:maoxian,11120 Good bother:maoxian A lifelong friend:xiaoniao,10252 #每个进程执行完了 ，才会执行下一个 Good bother:xiaoniao this is over 6.497815370559692 #2+1+3+主程序执行时间 改变一下位置 from multiprocessing name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.start() p.terminate() #将进程杀死
1.76726367849 crc2:1.41187894711 crc3:1.80825700785 第一种方法快于第三种慢于第二种
python支持函数式编程范式，对于函数，还有更加高级的玩法，首先介绍高阶函数的概念。所谓高阶函数，就是可以将函数作为参数输入的一种函数。 在python中，常用的高阶函数有以下几种 map filter sorted map的作用和for循环一样，对集合中的每一个元素进行操作，基本用法如 # 自定义函数 >>> def add(x): return map调用对应的函数，对集合中的每一个元素进行处理。需要注意的是，其返回值是一个map类型的对象，需要通过list函数将其展开为列表。 上述代码中，首先根据key指定的函数对列表中的每一个元素进行处理，就是提取chr后面的字符，并转换成整数，函数会根据转换好的整数进行排序，对于数值，默认按照从小到大的顺序进行排列，去除了chr字符的干扰 对于这样的函数，python有一个更加简便的写法，称之为匿名函数，用法如下 >>> r = map(lambda x:x + 2, [1, 2, 3, 4]) >>> list(r) [3, 4, 5,
DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。 然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。 在每一代的进化过程中，每一个体矢量作为目标个体一次，算法通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向全局最优解逼近。 DE算法伪代码： ? DE算法Python实现 from scitbx.array_family import flex from stdlib import random class differential_evolution_optimizer
【Python进阶】经典排序算法 Python实现七种经典排序算法。 一、冒泡排序 介绍 冒泡排序是排序算法中较为简单的一种，英文称为 Bubble Sort。 它遍历所有的数据，每次对相邻元素进行两两比较，如果顺序和预先规定的顺序不一致，则进行位置交换；这样一次遍历会将最大或最小的数据上浮到顶端，之后再重复同样的操作，直到所有的数据有序。 选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。 插入排序有一种优化的算法，可以进行拆半插入。 ，英文称为 Shell Sort，效率虽高，但它是一种不稳定的排序算法。
引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。 使用Matplotlib第一步就是把它的模块import进去： import matplotlib.pyplot as plt 这里的pyplot是matplotlib的子包。 matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。 基本使用方法 我们先介绍Matplotlib最简单的画图代码，也就是画线图： 直线 曲线 1 直线 第一步我们要确定x轴的数据。 清楚了np.linspace用法，我们就可以画直线了： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1
参考链接： Python中的语句、缩进和注释 Python的语法比较简单，采用缩进方式，写出来的代码就像下面的样子： # print absolute value of an integer: a 其他每一行都是一个语句，当语句以冒号:结尾时，缩进的语句视为代码块。 缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码，但没有规定缩进是几个空格还是Tab。 按照约定俗成的管理，应该始终坚持使用4个空格的缩进。 缩进的另一个好处是强迫你写出缩进较少的代码，你会倾向于把一段很长的代码拆分成若干函数，从而得到缩进较少的代码。 缩进的坏处就是“复制－粘贴”功能失效了，这是最坑爹的地方。当你重构代码时，粘贴过去的代码必须重新检查缩进是否正确。此外，IDE很难像格式化Java代码那样格式化Python代码。 最后，请务必注意，Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。 小结 Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进。
本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。 : python中的多进程需要使用multiprocessing模块 多进程的创建与运行： 1.进程的创建：进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数 ,))【补充，由于args是一个元组，单个参数时要加“,”】 2.进程的运行: 进程对象.start() 进程的join跟线程的join一样，意义是 “阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完 进程对象.terminate():结束进程【不建议的方法，现实少用】 进程池： 为什么需要进程池 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程，而进程池可以限制运行的进程的数量【有太多人想要游泳 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
例如： 原来的二进制数： 1011011101101反码： 0100100010010补码： 0100100010011 在数学里面，当我们判断一个正数和负数的时候，是通过这个数字前面的负号来判断的，例如 1000101 10000101 实际上，他们表示的是不同位数条件下的同一个数。 因为在计算机中，你定义一个数字的时候，是需要先提前指定这个数的类型的。例如int型、long型等等。（即便你用的Python，不需要人工指定，但是在底层它也会自动指定）。 再来看看8位整型条件下：10 - 13 = -3的过程： 计算10的二进制数补码：00001010 -13的二进制补码：11110011 两个补码相加：11111101 对结果求补码，由于最左边这一位是 1，表示负数，所以要把十进制负数转二进制补码的过程反过来 先转成十进制正数对应的二进制数：00000011为3 把负号加上：-3，答案正确 这里需要说明的是，在计算机中做二进制数运算时，一定要明确是在多少位的整型前提下进行的
K-means算法是经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一，其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。 通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 该算法的最大优势在于简洁和快速，算法的关键在于预测可能分类的数量以及初始中心和距离公式的选择。 假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： （1）适当选择c个类的初始中心； （2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； （3）利用均值等方法更新该类的中心值 ； （4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变或相差很小，则迭代结束，否则继续迭代。
奇迹时刻 collection.len()是面向对象语言的写法，len(collection)是Python语言的写法，这种风格叫做Pythonic。从前者到后者，就像变魔术一样，一瞬间让人眼前一亮。 __getitem__和__len__ __getitem__用来获取数据，__len__用来返回长度，这2个魔法方法是Python基础，我们通过一副扑克牌来了解： import collections Python魔法方法是给Python解释器使用的，一般不需要直接调用，Python会自己去调，比如把len(my_object)写成my_object.__len__()，就弄巧成拙了。 Tips 本小节内容是我看《流畅的Python》第一遍时记录的知识点： 小结 本文是Python进阶系列开篇，参考《流畅的Python》序章改写而成。 原书内容有深度有广度，我选择了其中的魔法方法知识点，作为切入，循序渐进学习。其实书中这一章节的副标题是“数据模型”，它是个什么概念呢？
在分析python的参数传递是如何进行的之前，我们需要先来了解一下，python变量和赋值的基本原理，这样有助于我们更好的理解参数传递。 接着b=a，则表示让b也指向了1这个对象，python中一个对象是可以被多个引用所指向。 对象删除 python中变量是可以删除的，但是对象是没办法删除的 In [22]: a = [1,4,5] In [23]: del a del语句删除a这个变量，就无法通过a访问[1,4,5]，但是这个对象在存在中还是存在的 但是通过某些操作（+= 等等）更新不可变对象的值时，会返回一个新的对象 变量可以被删除，但是对象无法被删除 python函数是如何进行参数传递的 python的参数传递是赋值传递或者说是引用传递，python 以上就是python进行参数传递的方法的详细内容，更多关于python如何进行参数传递的的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
今天我们学习下 Queue 的进阶用法。 生产者消费者模型 在并发编程中，比如爬虫，有的线程负责爬取数据，有的线程负责对爬取到的数据做处理（清洗、分类和入库）。 在该模型中，生产者和消费者不在直接进行通讯，而是通过引入一个第三者容器（通常都是用阻塞队列）来达到解耦的目的。 但是上面的写法有个问题，就是生产者将任务生产完毕之后就和主线程一起退出了，但是消费者将所有的任务消费完之后还没停止，一直处于阻塞状态。 当消费者通过 get() 从队列获取一项任务并处理完成之后，需要调用且只可以调用一次 task_done()，该方法会给队列发送一个信号，join()函数则在监听这个信号。 代码地址 示例代码：Python-100-days-day050 参考资料 https://stackoverflow.com/questions/1593299/python-queue-get-task-done-issue
Python HTTP 请求库在所有编程语言中是比较实用的程序。它简单、直观且在 Python 社区中无处不在。大多数与 HTTP 接口程序使用标准库中的request或 urllib3。 假如你正在编写一个API密集型client或网路爬虫，可能需要考虑网络故障、靠谱的调试跟踪和语法分析。 Request hooks 在使用第三方API时，通常需要验证返回的响应是否确实有效。 page=1 设置base URLs requests中可以用两种方法指定URL： 1、假设你只使用一个托管在API.org上的API，每次调用使用全部的URL地址 requests.get('https 如果你的python程序是同步的，忘记设置请求的默认timeout可能会导致你的请求或者有应用程序挂起。 timeout的设定同样有两种方法： 1、每次都在get语句中指定timeout的值。 库的进阶用法，在实际的代码编写中将会很有用，不管是开发编写API还是测试在编写自动化测试代码，都会极大的提高所编写代码的稳定性。
云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力，对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图，记忆上下文和联想分析，面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具，通过对线上用户日志的挖掘，以及腾讯海量线上数据挖掘，提炼出各种问法，最终提高用户服务体验的满意度，减轻人工服务压力。
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