简介：依次检查需要排序的列表，每次取出一个元素放入另一个排好序的列表中的适当位置。
算法是程序的灵魂,优秀的算法能给程序的效率带来极大的提升,而算法的优劣,往往要经过大量的测试. 在硬件环境基本不变的前提下,对算法实验的次数越多,测试算法运行效率的结果也就越接近真实值. python内置的性能分析模块,可通过指定次数的反复测试,来对算法的运行时间进行累加,透过对比运行时间的长短,我们可以更直观的了解,不同算法之间的优劣. ---- 以python列表的内置函数append和insert为例 python内置的性能测试方法timeit.Timer.timeit()可用于对程序片段的
对于 Spark 内置的算子，在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？
graphics模块在相关文件中已经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。
之前用过Anaconda下的Spyder、Pycharm和Jupyter等写过python的数据分析项目，各有优劣。因为我的C++和Golang项目都是使用的VSCode（CLion、Golang和Pycharm都需要付费使用，而且在Mac上消耗资源比VSCode更大），所以索性将Mac和Windows的python项目都迁移到VSCode上。
今天给大家推荐一个技术大牛：大飞，也就是我前两天转载《一行代码引发的恐惧》的作者，文章写的特别棒。
网络爬虫在当今信息时代扮演着至关重要的角色，它们能够自动化地抓取互联网上的信息，并且为各种应用提供数据支持。Lua和Python是两种常见的编程语言，它们都被广泛应用于爬虫的开发中。然而，在选择构建长期运行爬虫时，开发者往往会面临一个重要的问题：Lua还是Python更适合？
Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式 参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/a
“算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。” “在谈到算法时，我们不得不去了解一下什么是时间复杂度和空间复杂度这两个概念” 计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用大O符号（大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号。 空间复杂度：它是用来评估算法内存占用大小的一个式子。
算法比较简单(就是low)，基本思想就是遍历当前可操作的俄罗斯方块和下一个可操作的俄罗斯方块(根据不同的策略，即选择不同的位置和旋转角度)下落到底部后组成的所有可能的未来场景，从这些未来场景中选择一个最优的，其对应的当前可操作的俄罗斯方块的行动策略即为当前解，具体的代码实现如下：
很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注，毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本，也直接关系到未来的面试和就业（不同企业／项目对技术栈要求也不一样），根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效。
算法是计算机处理信息的本质，计算机程序本质上是通过一个算法来告诉计算机确切的步骤，来执行一个指定的任务。
当你找到大数据项目，你首先会怎么做？确定这个项目的问题领域，确定这个项目的基础设施，在往上，确定项目的框架，选择最适合用来处理当前数据的所有内容。这个时候唯一摆在你面前的难题就是，这个项目到底该使用哪种语言。如果整个团队上下都只会一种语言，那么这个问题就简单了：可惜现实中不会出现这种情况。 我们在这个问题上面临很多的选择，这就让选择一门语言成为了一件难事。为了缩小本文的讲解范围，我们就从如今数据处理应用最广泛的语言R、Python、Scala来入手，加上企业应用比较多的Java好了。 在选择语言时，首先
《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握基本的机器学习算法，以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。
在现代Web应用程序开发中，自动化浏览器测试成为了不可或缺的一部分。为了使测试更加高效、可靠，我们需要使用一些工具，例如Selenium和Playwright。这两个工具都是基于Python的自动化测试框架，本文将介绍它们的原理、架构、优劣对比以及代码实例。
在构建网络连接时，选择适合的接入方式是至关重要的。本文将深入比较PPPoE和DHCP两种常见的接入方式，帮助您了解它们的优劣势和适用场景，为您提供实际操作价值的解决方案。让我们一起来探讨，为您的网络选择最佳的接入方式。
何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论
我第一次接触的Python的时候，发现代码块之间竟然是用缩进来区分的，一时间还难以适应。
PHP真的是世界上最好的编程语言吗？我相信你给不出确切的答案，因为每一种编程语言都有它自己的特点，都能找到自己的领域归宿，这就好比Python常用于写脚本或者爬虫而不是网站前端一样中文编程是什么语
一、知识回顾 1.窗体事件的重写，close Event事件 2.QMessageBox消息框的使用 本节知识视频教程 以下开始文字讲解： 二、窗体的居中 1.默认情况下，我们的窗体默认是居中在屏幕
什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。
Python简介 计算机语言 人与计算机之间交互的语言 机器语言 一定位数组合二进制的0和1的序列，被称为机器指令，机器指令的集合就是机器语言 与自然语言差异太大、难学、难懂、难记、难差错. 汇编语言 用一些助记符号替代机器指令，称为汇编语言，ADDA,B指的是将寄存器A的数与寄存器B的数相加得到的数放到寄存器A中. 汇编语言写好的程序需要汇编程序转换成机器指令 汇编语言只是稍微好记了写，可以认为就是机器指令对应的助记符，只是符号本身接近自然语言. 程序 算法+数据结构=程序 数据一切程序的核心 数据结构是
程序的运行必然需要申请内存资源，无效的对象资源如果不及时处理就会一直占有内存资源，最终将导致内存溢出，所以对内存资源的管理是非常重要了。
国庆长假即将结束了，虽然不上班是很开心，但是假期里走走走、挤挤挤、等等等，也是挺辛苦哒。
vn.py目前所使用的数据库是MongoDB,鉴于一些用户更加习惯使用mySql，论坛内desont提供了一个vn.py与mySql相结合管理数据的示例，感谢desont的分享！
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：
在 Python 中，元组（Tuple）和列表（List）都是用于存储数据序列的数据结构，它们可以存储任何类型的数据，支持通过索引访问其中的元素。尽管两者在使用上有很多相似之处，但它们之间最根本的区别在于可变性（Mutability）。
1、算法首先是数学的一部分，是子集而非全集只有那些能够被计算机实现的、而且用于解决实际问题的那部分数学内容，才能被纳入“算法”这个范畴，成为计算机科学的一部分，所以对于同一个数学问题，数学更加关心理论上能不能求解，而算法通常更关心是不是可以在有限的时间和空间内使用计算机求解。
数据同步除了kettle和Python 还可以有Navicat 图文步骤 1. 拖动库表到目标数据库 点点点 📷 等待传输完成 关闭 📷 2. 保存设置 输入自定的名字 📷 3. 点击自动运行 将配置的任务拖进去 然后保存任务 给个名字 📷 可以定时 📷 还可以配置邮件通知 📷 ---- 文字步骤 拖动库表到目标数据库 复制结构和数据 下一步 开始 (等待传输完成) 关闭 保存设置 点击自动运行 添加任务 添加同步配置 保存自动任务 设置自动任务定时 配置通报邮件
来源：https://xccelerate.co/blog/excel-vs-python-for-data-analysis
我常常会听到这样的问题，“金融分析中，为什么我要学习像python这样的编程语言，甚至使用它超过excel呢？”
评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了
作为一名长期扎根在爬虫行业的专业的技术员，我今天要和大家分享一些有关Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析。在如今数字化的时代，电商数据蕴含着丰富的信息，通过使用爬虫技术，我们可以轻松获取电商网站上的产品信息、用户评论等数据，为商家和消费者提供更好的决策依据。在本文中，我将为大家讲解Python爬虫在电商数据挖掘中的应用，并分享一些实际操作价值高的案例。
python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。 从云端、客户端，到物联网终端，在到现在人工智能，python应用无处不在。所以在这里小编要把Python定义为最好的编程语言。有谁不服，欢迎留言，我们激辩300回
根据数据的某列进行打标签这个操作在数据分析领域极度常用，对于一些较为复杂的打标签方法，Python 与 SQL 都能很好的实现，这篇针对 Python，主要用到 map，apply 与 transform 等函数，从初阶到高阶，体会方法的异同优劣。
前面已经分享了几种计算Fibonacci数列第n项的方法，详见Python快速计算Fibonacci数列中第n项的方法和三种Fibonacci数列第n项计算方法及其优劣分析，本文分享第7种（过几天分享第8种），主要演示列表的append()和pop()这两个方法和反向索引的用法。如果n小的话，可以只append()不pop()（注意，这样的话append()的参数要改为data[-1]+data[-2]），但是如果n很大的话会导致内存崩溃。 下面的代码使用第800万项对本文的第7种方法和前面6种中最快的方法
机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。
多线程模块能够更加高效得完成任务，但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块（QThread）或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣，具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
Pycharm： python编辑器，社区版本 Anaconda：开源的python发行版本（专注于数据分析的python版本），包含大量的科学包
一切数据都可以分为两种，即定性数据和定量数据。 定性数据： 没有数值特征，不能进行数学运算，分为分类数据和顺序数据两类， （1）分类数据如反映“性别”、“职业”等现象的属性特点的数据，只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 （2）顺序数据，是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别， 但这些类别是有序的。比如将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 ，相应的观察结果就是顺序数据，顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。 定量数据： 反应“考分”、“收入”等可以用数值表示的变量，具有明确的数值含义，不仅可以分类还可以具体计算大小和差异。 之所以介绍两种数据类型，是因为还有一个概念是线性回归，线性回归分析的是定量数据，而逻辑回归分析的是分类数据，属于定性数据。
随着Python在网络爬虫、数据分析等领域的广泛应用,选择一个高性能、稳定的代理服务变得尤为重要。本文将自己动手设计性能测试方案,让不同代理协议在Python场景下进行了一次公平PK,结果如何?我
这类问题没有标准的答案，每个人的理解也不一样，我写下的也只是我个人的想法，仅供大家参考。
好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。
python与Java不同，是支持多继承的。这里的多继承指的的是多重继承，即一个子类可以同时继承多个父类。而多层继承就是一层一层的继承，比如A继承B，Bj继承C等。直接看代码：
语言的优劣之争是个永恒的话题，有时候一次偶然地“擦枪走火”甚至可能会引发一场铁杆粉丝之间的“战争”。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
我已经很久没玩游戏了，了解我的读者也知道，玩游戏的时候也只玩DOTA和FS，所以那个时候脑子转不过弯来，「LOL是什么？那么菜的游戏，跟小学生玩有什么意思？一点操作感都没有……」等等的心理状态时刻表露着我对LOL这款游戏的不噱。
上周，猫猫写了一篇给Python学习者的文件读写指南，跟大家一起详尽地学习了文件读写的基础内容，以及with语句与上下文管理器的进阶知识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
