前段时间领导给了一个任务：编程实现对一个指定论坛的舆情监控，在所有帖子中找出含有公司相关名称的帖子，查看是否不良言论，防止舆情风险。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
我们知道，当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候，我们有两种常见的方法：
前阵子突发奇想，突然开始刷leetcode。其中刷到了一道有意思的题目，发现这道题是当时秋招的时候，腾讯面试官曾经问过我的题目。于是分享给大家看下。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
大家好，从今天起早起Python将持续更新由小甜同学从初学者的角度学习Python的笔记，其特点就是全文大多由新手易理解的代码与注释及动态演示。刚入门的读者千万不要错过！
大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构。
这道题很容易想到用和数组一样大小的空间来统计每个数字出现的次数，然后输出出现次数为 2 的那些数字即可。但是这样时间和空间复杂度均为 O(n)。有没有办法在保持时间复杂度为 O(n) 的情况下让空间复杂度降为 O(1) 呢（即不需要额外的空间消耗）？
在数据库中，我们存储的通常是大量数据，因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中，从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢？
Model and Cost Function_Cost Function - Intuition II”
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
如果你想从事开发工作，我们在准备面试的时候，总会遇到很多面试题，这些面试题，都是企业作为筛选人员的一种方式，虽然，不一定能够找到合适的员工，但是这样的方式会提升他们的工作效率。
Go语言允许一个函数把任意数量的值作为参数，Go语言内置了...操作符，在函数的最后一个形参才能使用...操作符，使用它必须注意如下事项：
假设我们有一段程序，从 Redis 中读取数据，解析以后提取出里面的 name 字段：
原因：程序中对象的创建和销毁是一个非常特殊的事情，有编译器来调用它们来完成，而这里的构造函数和析构函数便是创建和销毁的两个函数，它们是作为钩子函数来被编译器调用的。
在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用 in关键字，例如：
1、Python是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。（对） 2、Python 3.x完全兼容Python 2.x。（错） 3、Python 3.x和Python 2.x唯一的区别就是：print在Python 2.x中是输出语句，而在Python 3.x中是输出函数。（错） 4、在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。（错） 5、不可以在同一台计算机上安装多个Python版本。（错） 6、已知 x = 3，那么赋值语句 x = 'abcedfg' 是无法正常执行的。（错）
Happiness is a way of travel. Not a destination.
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
小勤：前面关于《最明细数据》的例子里，用Power Query做判断的方法虽然比较简单，但是数据量大了直接卡出翔啊！数据1万多行，每秒加载5行不到……
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。
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。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关，明确几个概念。
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
元组（tuple）和列表（list）很相似，但是，列表允许并且提供了方法来改变它的值，而元组是不可改变的，即不允许你改变它的值，这应该也是它没有方法的部分原因。所以，有人把它称作“带了紧箍咒的列表”。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
反射是.Net提供给我们的一件强力武器，尽管大多数情况下我们不常用到反射，尽管我们可能也不需要精通它，但对反射的使用作以初步了解在日后的开发中或许会有所帮助。
最近我们开始练习贪心算法的题目，昨天因为卡在其中一道简单级别的题目上没能更新，今天补更，正好也借着卡的点分享下经验。关于贪心算法的介绍，如果想回顾，可以点上篇来看。
网上很多解释，我无法理解，我想知道原理。。。这篇文章应该可以透彻一点 Query片段： (function(){ //这里忽略jQuery所有实现 })(); 要说匿名函数，我们首先要由函数本身说起。函数的定义如下： 函数是将唯一的输出值赋予给每一输入的“法则”。 当然，这只是数学上的定义。但是，在计算机编程语言中，函数的定义也八九不离十。因为，我们都知道，计算机中的函数，也类似数学定义中的描述，它是将输入的若干数据，经过代码设定的逻辑操作处理后，返回唯一的输出的一组代码组合块。—
写 Python 代码，列表的出镜率是相当高的，伴随列表一起出现的往往就是一大堆 for 循环，这样的代码多了看起来非常不简洁。作为一名 Python 程序员，怎么能忍受呢？
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
当len(strString)>6为真时，索引值为1，也就返回True。当len(strString)>6为假时，索引值为0，也就返回False。
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式，需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字，该关键字用来构建生成器（generator），其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中，大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。
文章目录 1、列表的查询 2、列表的增加 3、列表中的删除 4、列表的修改 5、列表遍历 6、列表的嵌套 7、元组的定义 8、元组的相关操作 9、字典的定义 10、字典的增加 11、字典的删除 12、字典的修改 13、字典的查询 14、字典的遍历 15、集合的定义 16、集合的相关操作 1、列表的查询 index：从左至右查询元素在列表中所处的位置，如果查询到该元素返回其第一次出现所在位置的正向下标，如果不存在则报错 count：查询指定元素在列表中出现的次数 in：查询指定元素是否在列表中 not in：
上篇我们说了 Python 中的一些基本数据类型，本篇我们来说说 Python 内置数据结构。
之前介绍过切片的用法，使用它可以从序列中取出一个子序列。切片以索引区间 [起始索引:结束索引] 来表示，注意这是一个左闭右开区间。如：
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。
这是我通过极客专栏《数据结构与算法之美》学习后的思考，分享一下，希望对你有所帮助。上一篇文章 工作后，为什么还要学习数据结构与算法 的思维导图展现了这个专栏的内容。
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses，里面有个装饰器叫 dataclass，非常实用，可以大大提升代码的可读性，最重要的是它让你少写很多代码，从而大大节省你的时间，今天就来说说为什么你需要 dataclass。
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。
第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
大家好！今天我们学习Python的字典，它仍然是Python四大数据结构之一，也是很特别的一种数据类型。
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。
对AI语言模型的评估，最简单直观的方式就是——提同样的问题给两个语言模型进行回答，比较它们的回答来判断哪个语言模型的能力更强。我日常使用GTP-3.5比较多，这里的对照组就选了GTP-3.5，读者也可以选择性能能更为强悍的GTP-4或其他语言模型进行比较。
之前系列文章介绍了Python简单数据类型和序列数据类型，本文来学习一种新的映射数据类型：字典。
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