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Python阶()

这个方在jupter Notebook中也可以使用,这个方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,它就是个可迭代对象 迭代器(Iterator) 任意定义了next或者next发放,它就是个迭代器 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 对个列表行计算并返回结果 s.discard( x ) ##此外还有个方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 ) ##此外还有个方也是移除集合中的元素,且如果元素不存在,不会发生错误。

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python步理解字典,items方、keys方、values方

如果没有键,那么返回None ---- 本节视频教程 文字讲解: 、Items方说明 这个方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方的对应变量的值会改变吗? 理由: #此处的赋值其实是个指针的指向。 dic1Items=dic1.items() 指针理解:假设要在书上找个字,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())#此处的赋值其实是个指针dic1Items=dic1.items

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    Python阶教程()

    概述 hi,朋友们大家好,今天将英文原著作者 @yasoob《Intermediate Python行翻译和在工作中使用的Python技巧行了总结。 Intermediate Python 中译 如果在翻译过程中有问题或者code无运行,还请各位大侠指正。 Python的任意对象定了返回__iter__方或者支持下标的__getitem__方,它就是个可迭代的对象。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方行获取生成器的下个迭代 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型不是个迭代器,那么就无行迭代。

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    Python阶-----静态方(@staticmethod)

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,起交流、起发现问题、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, 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('这是个%s'%cls.cal_name ) #cls.cal_name调用类自己的数据属性 @staticmethod #静态方 类或实例均可调用 def cal_test(a,b,c): #改静态方函数里不传入

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    python阶笔记【2】 ---

    中,所有字符串都被视为unicode,因此,写u'xxx'和'xxx'是完全致的,而在2.x中以'xxx'表示的str就必须写成b'xxx',以此表示“二制字符串”。 Python提供了__future__模块,把下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,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: # still running 在Python 2.x中,对于除有两种情况,如果是整数相除,结果仍是整数,余数会被扔掉,这种除叫“floor deviation”: >>> 10 / 3 3 要做精确除,必须把其中个数变成浮点数 : >>> 10.0 / 3 3.3333333333333335 而在Python 3.x中,所有的除都是精确除,floor deviation 用//表示: $ python3 Python 3.3.2

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    Python 阶():多线程

    PyPy:采用了 JIT 技术,它是个关注执行速度的 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 行了封装,提高了 2.2 线程对象 先了解Python 守护线程基本概念。 target:用于 run() 方调用的可调用对象,默认为 None。 name:线程名称,默认是 Thread-N 格式构成的唯名称,其中 N 是十制数。 看下线程对象 threading.Thread 的方和属性。 start():启动线程。 run():线程执行具体功能的方

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    Python程用到的方

    先看个例子: 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()只是开启程 bother:kebi A lifelong friend:maoxian,11120 Good bother:maoxian A lifelong friend:xiaoniao,10252 #每个程执行完了 ,才会执行下个 Good bother:xiaoniao this is over 6.497815370559692 #2+1+3+主程序执行时间 改变下位置 from multiprocessing name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.start() p.terminate() #将程杀死

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    python行crc校验的方

    1.76726367849                         crc2:1.41187894711                         crc3:1.80825700785 第种方快于第三种慢于第二种

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    python中函数的阶用

    python支持函数式编程范式,对于函数,还有更加高级的玩,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循环样,对集合中的每个元素行操作,基本用如 # 自定义函数 >>> def add(x): return map调用对应的函数,对集合中的每个元素行处理。需要注意的是,其返回值是个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个元素行处理,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行排序,对于数值,默认按照从小到大的顺序行排列,去除了chr字符的干扰 对于这样的函数,python个更加简便的写,称之为匿名函数,用如下 >>> r = map(lambda x:x + 2, [1, 2, 3, 4]) >>> list(r) [3, 4, 5,

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    差分化算Python实现

    DE 算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化算基本致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。 算的基本思想是从某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行参数混合,生成试验个体,这过程称之为交叉。 在每代的化过程中,每个体矢量作为目标个体次,算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算伪代码: ? DE算Python实现 from scitbx.array_family import flex from stdlib import random class differential_evolution_optimizer

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    Python阶】经典排序算

    Python阶】经典排序算 Python实现七种经典排序算、冒泡排序 介绍 冒泡排序是排序算中较为简单的种,英文称为 Bubble Sort。 它遍历所有的数据,每次对相邻元素行两两比较,如果顺序和预先规定的顺序不致,则行位置交换;这样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。 选择排序每次交换对元素,它们当中至少有个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表行排序总共行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方中,选择排序属于非常好的种。 插入排序有种优化的算,可以行拆半插入。 ,英文称为 Shell Sort,效率虽高,但它是种不稳定的排序算

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    Python阶之Matplotlib入门()

    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第步就是把它的模块import去: import matplotlib.pyplot as plt 这里的pyplot是matplotlib的子包。 matplotlib还提供了个名为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 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 第步我们要确定x轴的数据。 清楚了np.linspace用,我们就可以画直线了: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1

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    python般格式-缩

    参考链接: Python中的语句、缩和注释 Python的语比较简单,采用缩方式,写出来的代码就像下面的样子:    # print absolute value of an integer: a 其他每行都是个语句,当语句以冒号:结尾时,缩的语句视为代码块。   缩有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码,但没有规定缩是几个空格还是Tab。 按照约定俗成的管理,应该始终坚持使用4个空格的缩。   缩的另个好处是强迫你写出缩较少的代码,你会倾向于把段很长的代码拆分成若干函数,从而得到缩较少的代码。    缩的坏处就是“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

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    Python程multiprocessing、程池用实例分析

    本文实例讲述了Python程multiprocessing、程池用。 : python中的多程需要使用multiprocessing模块 多程的创建与运行: 1.程的创建:程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数 ,))【补充,由于args是个元组,单个参数时要加“,”】 2.程的运行: 程对象.start() 程的join跟线程的join样,意义是 “阻塞当前程,直到调用join方的那个程执行完 程对象.terminate():结束程【不建议的方,现实少用】 程池: 为什么需要程池 如果要启动大量的子程,可以用程池的方式批量创建子程,而程池可以限制运行的程的数量【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。

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    技:二制减是如何行的

    例如: 原来的二制数: 1011011101101反码: 0100100010010补码: 0100100010011 在数学里面,当我们判断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个数。 因为在计算机中,你定义个数字的时候,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的二制数补码:00001010 -13的二制补码:11110011 两个补码相加:11111101 对结果求补码,由于最左边这位是 1,表示负数,所以要把十制负数转二制补码的过程反过来 先转成十制正数对应的二制数:00000011为3 把负号加上:-3,答案正确 这里需要说明的是,在计算机中做二制数运算时,定要明确是在多少位的整型前提下行的

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    Python使用K-means聚类算行分类案例

    K-means算是经典的基于划分的聚类方,是十大经典数据挖掘算,其基本思想是:以空间中k个点为中心行聚类,对最靠近它们的对象归类。 通过迭代的方,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。 该算的最大优势在于简洁和快速,算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)的迭代更新后,值保持不变或相差很小,则迭代结束,否则继续迭代。

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    推开Python阶学习大门

    奇迹时刻 collection.len()是面向对象语言的写,len(collection)是Python语言的写,这种风格叫做Pythonic。从前者到后者,就像变魔术样,瞬间让人眼前亮。 __getitem__和__len__ __getitem__用来获取数据,__len__用来返回长度,这2个魔Python基础,我们通过副扑克牌来了解: import collections Python是给Python解释器使用的,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》第遍时记录的知识点: 小结 本文是Python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,我选择了其中的魔知识点,作为切入,循序渐学习。其实书中这章节的副标题是“数据模型”,它是个什么概念呢?

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    python行参数传递的方

    在分析python的参数传递是如何行的之前,我们需要先来了解下,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,会返回个新的对象 变量可以被删除,但是对象无被删除 python函数是如何行参数传递的 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行参数传递的方的详细内容,更多关于python如何行参数传递的的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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    Python Queue 阶用最佳实践

    今天我们学习下 Queue 的阶用。 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行通讯,而是通过引入个第三者容器(通常都是用阻塞队列)来达到解耦的目的。 但是上面的写有个问题,就是生产者将任务生产完毕之后就和主线程起退出了,但是消费者将所有的任务消费完之后还没停止,直处于阻塞状态。 当消费者通过 get() 从队列获取项任务并处理完成之后,需要调用且只可以调用次 task_done(),该方会给队列发送个信号,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

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    Python-Requests库阶用——timeouts, retries, hooks

    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中可以用两种方指定URL: 1、假设你只使用个托管在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: 1、每次都在get语句中指定timeout的值。 库的阶用,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。

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