如果你还处于Python入门阶段,通常只需掌握list、tuple、set、dict这类数据结构,做到灵活使用即可。
Python 中set,dict都是基于哈希表的数据结构,这两个数据结构有着广泛的应用。因此很有必要弄懂哈希表的原理。
with语句后面的as得到的是是__enter__方法的返回值, 如果__enter__返回1, 那么sample就等于1.
中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点:
我之前写过一个关于Python的TLS机制的浅浅析,大家可以参考这个文章,首先,我们再来熟悉熟悉什么是TLS机制。
关于Python的sorted排序算法,这篇文章讲的比较详细:python sort函数内部实现原理,说到Python使用的是著名的Timesort算法。
哈希表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。它是一种根据关键码值(Key-value)直接访问在内存存储位置的数据结构。
最近"瑞丽模特学Python"的热点牵动了大江南北程序员的心,有人说这是炒作,也有人说这是推广Python的爆点。。。我嘿嘿一笑,美女就是美女,眼光那是杠杠的,不仅人美,学的语言也美。那咱也不能藏私,必须得把我读过的Python好书向女神推荐一下......
举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用列表(list)实现,需要两个list:
———— 面向对象 ———— 鸭子类型 抽象基类 类变量、对象变量的查找顺序 静态方法、类方法、实例方法 数据封装和私有属性 对象的自省机制 上下文管理器 contextlib实现上下文管理器 super函数的查找顺序 mixin继承模式的应用 Python中的一切皆对象 与Java相比,python的面向对象更彻底。把我们所有能看到的都变成对象 函数和类也是对象,属于Python的一等公民 可以将函数和类赋值给一个变量 可以添加到集合对象中 可以作为参数传递给函数 可以当作函数的返回值(装饰器的实现原理)
情况如上所示,当运行程序的时候,报错内容为:RuntimeError: dictionary changed size during iteration
上期我演示了高效过滤停用词的方法,这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法,并讲解字典和集合的实现原理。本期同步更新的还另有一篇《词频统计的3种方法》。
本篇将介绍Python里面的字典,更多内容请参考:Python学习指南 Python是什么? Python内置了字典dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值对(key-value)存储,具有极快的查找速度。 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list: >>>names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>>scores = [95, 75, 85] 给定一个名字,要查找相应的速度,就先
通常我们会把频繁用到的数据放到缓存里,这样取数据比较快,但内存有限,所以经常会有一些淘汰策略,LRU就是其中一种,他的原理是:我们认为最近访问(包括 get 和 set)操作的数据,最有可能是接下来即将用到的数据,当达到一定数量时,我们淘汰掉最近都没有访问的数据
List是python中的基本数据结构之一,和Java中的ArrayList有些类似,支持动态的元素的增加。list还支持不同类型的元素在一个列表中,
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识,通常需要很多计算资源和时间,以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个,另一方面动态扩展比较差,新增和修改原有的数据都要重新微调一次。总得来说对非专业人员不友好。
Redis Hash(散列表)是一种 field-value pairs(键值对)集合类型,类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value,你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field,也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
dist类型实际上属于Mapping类型,dict继承关重写了一些方法 Mapping 属于抽象类,Mapping继承自 collection,我们看源码可以看到我们常用的一些方法的实现形式 我们要验证是否是属于mapping类,我们可以用 Isinstince进行验证
首先强调,多态不是一种特殊的语法,而是一种状态,特性(多个不同对象可以相应同一个方法,长身不同的结果)
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找,我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n), 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外,还有没有更快的查找算法呢? 可能有人会说数组的查找速度更快,查找速度为O(1)。没错,但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数,那什么是散列函数呢? 散列函数 散列函数是这样的函数,即无论你给它什么数据,它都还你一个数字。专业术语来描述就是:将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求: 它必须是一致性的,就是同样的输入必须映射到相同
由于涉及 8.X 版本 Elasticsearch 以安全方式的连接,这里需要 python 升级到 3.10+ 版本才可以。
这个方法非常不起眼,用途狭窄,我几乎从未注意过它,然而,当发现它可能是上述“定律”的唯一例外情况时,我认为值得再写一篇文章来详细审视一下它。
对象这个词想必大家都很熟悉,但是在实际的编程中,面向对象编程指的是一种编程思想,它更贴近实际生活的思想。总体来说面向对象的底层还是面向过程,面向过程抽象成类,然后封装,方便使用就是面向对象。那么问题来了,那么为什么大家都说python是更加彻底的面对对象呢,它到底彻底在哪里?
自己的项目都是python3.6开发。想使用蓝鲸的流程系统,真是千难万难。魔改路上真是一路坎坷。由于BK-SOPS需要结合蓝鲸的一整套服务才能够运行,所以单独把标准运维的流程系统抽出来然后融合进自己的系统。
小小明,「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理专家,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
本章内容 一、继承 二、抽象类 三、继承的实现原理 ======================================================= 一、继承 1. 继承的定义 继承是一种新建类的方式,新建的类被称为子类,子类会继承父类的属性。 在Python中支持,一个子类(派生类——可以继承一个或者多个父类(基类或者超类) 2. 为什么要用继承 继承可以有效减少代码冗余 3. 如何使用继承 继承代码示例 # 继承示例 class F
前言 前三篇文章简要说明了接口diff的来龙去脉,如下 接口diff的用途 接口diff的基本设计方案 接口diff的局限性 接口diff实现及运行 今天我们介绍一下接口diff的核心diff模块代码实现原理和「进阶玩法」 代码解析 校验模块 def contrast_swagger(result, expected): """ :param result: :param expected: :return: """ # ignore_order 忽略重复
dict全称dictionary,使用键-值(key-value)存储,书写一个dict
Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要的地位,仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库,例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时,Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。为此,Spark 推出了 PySpark,在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口,方便广大数据科学家使用。本文主要从源码实现层面解析 PySpark 的实现原理,包括以下几个方面:
认识Python自带的, 可全局调用的函数, 避免我们命名冲突导致了函数性状发生改变
在现实生活中,查英语字典的时候,我们通常根据单词来查找意思。而python中的字典也是类似的,根据特定的 “键”(单词)来查找 “值”(意思)。
1.python 常见的数据类型 int string dict list tuple 2.上面常见的数据类型有哪些是可变的,哪些是不可变的,为什么? dict list 是可变的 int string tuple是不可变的 本质 可以作为字典的key,就是不可变的 3.==和is 的区别 is比较的是id 而‘==’比较的是值 4.深浅拷贝的区别 import copy a = [1,['m']] b = a b采用赋值的方式 c = copy.copy(a) c采用浅拷贝 d = copy.dee
📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。 文章目录 一、说在前面 二、两数之和 2.1、暴力枚举 2.1.1 python实现 2.1.2 java实现 3.1 哈希表(Hash table) 3.1.1 python实现 3.1.2 Java实现 一、说在前面 刷题是一件日积月累的事情,我们在刷题中要保持良好习惯,让每一道题发挥最大作用!以下是 某ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式,觉得很不错,给大家参考一下 如何正确的做一道题 从
最近遇到了有关Python中的copy与deepcopy问题,之前再Java里面好像也遇到了深浅复制的问题,但是Python中的深浅复制还不是很熟,就简单了解了一下它们2个的差别,可以供大家参考,不对的地方欢迎大家批评指正。
Python 内置了强大的数据结构,比如列表、元组、字典,让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来,但是正是因为 Python 做了太多,让我们忽视了很多细节,本文通过解析 CPython 源码,介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
在 stf 平台的机器,启动一个服务来接受新设备的额链接,然后再启动一个该设备的 stf 服务
希望自己以后在学习Python的过程中可以边学习边总结,就自己之前的学习先做以总结,之后将不断总结更新。
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
本文分为如下部分 引言——用@property批量使用的例子来引出描述器的功能 描述器的基本理论及简单实例 描述器的调用机制 描述器的细节 实例方法、静态方法和类方法的描述器原理 property装饰器的原理 描述器的应用 参考资料 引言 前面python面向对象的文章中我们讲到过,我们可以用@property装饰器将方法包装成属性,这样的属性,相比于其他属性有一个优点就是可以在对属性赋值时,进行变量检查,举例代码如下、 class A: def __init__(self, name, sco
在python中一共有两种作用域:全局作用域和函数作用域 全局作用域:在全局都有效,全局作用域在程序执行时创建,在程序执行结束时销毁;所有函数以外的区域都是全局作用域;在全局作用域中定义的变量,都属于全局变量,全局变量可以在程序的任意位置被访问;
Teambition是一个跨平台的团队协作和项目管理工具,相当于国外的Trello。使用Teambition可以像使用白板与便签纸一样来管理项目进度,如下图所示。
学习 Python 这么久了,说起 Python 的优雅之处,能让我脱口而出的, Descriptor(描述符)特性可以排得上号。
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随着Go 对泛型的支持,在提升了 Go 语言表达力的同时,也带来了不小的复杂性。也就是说,使用了泛型语法编写的代码在可读性、可理解性以及可维护性方面,相比于非泛型代码都有一定程度的下降。Go 当初没有及时引入泛型的一个原因就是泛型与 Go 语言“简单”的设计哲学有悖,现在加入了泛型,Go 核心团队以及 Go 社区却又开始担心“泛型被滥用”。
如果创建的表使用InnoDB引擎,但是没有指定主键的话。InnoDB会创建一个不可见,长度为6个字节的row_id。
如果你看过比较优秀的 Python 开源框架,肯定见到过元类的身影。例如,在一个类中定义了类属性 __metaclass__,这就说明这个类使用了元类来创建。
1、python3.7之后,Dict采用新的数据结构,使新Dict的内存占用也比老款Dict少。
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