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》。
在Python编程中,迭代器(Iterator)和可迭代对象(Iterable)是两个重要的概念。它们为我们提供了一种简洁而有效的方式来处理数据集合,同时也是深入理解Python语言内部机制的关键。本文将深入探讨迭代器和可迭代对象的概念、工作原理以及在实际代码中的应用。
List是一个有序的集合、可重复的集合。它是继承Collection接口,在List集合中是可以出现重复的元素,可以通过索引(下标)来访问指定位置的元素。
Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。
有一种有效的学习方法叫费曼学习法。它的做法是把你学到的东西系统性的讲述出来,如果别人通过你的描述也能理解其中内容,这说明你对所学知识有了一定程度的掌握。目前我正在系统性的研究区块链技术,因此想借助费曼学习法,把我掌握的信息系统性的输出,一来能帮助自己更好的理解消化知识,另一方面也希望能帮助对这方面有兴趣的同学。当然区块链的技术信息汗牛充栋,相比与其他资料,我觉得我的优势在于能体会初学者的难处,因为我自己就是初学者。
1.Obejct set(int index,Obejct element)方法是在索引index位置的元素替换成element对象,把替换后的元素返回。
LinkedList类是集合新增元素和删除元素效率比较好,该集合的里面维护一个双向循环的链表,链表中它的每一个元素可以引用方式记下前一个元素和后一个元素,把所有的元素连接起来就可以了。
好吧,伙计们,我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....
1.在c和c++中的动态数组一般是用指针来实现的,Vector类是实现List接口,java提供了很多的类库来方便开发人员来使用,Vector类是其中之一。Vector类是实现动态数组的功能,主要是用在不知道数组的大小,在开发常用查找、插入、删除的工作的情况。
集合的元素可以是不可变对象:数字、字符串、元祖、frozenset。集合里的元素是不重复的。
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.
可迭代对象:在之前学习的基础上,可以简单的理解为可以用for循环遍历的,如学过的list tuple dict set str
dic.get(key,[default]):用于获取对应键的值; dic.items():用于获取所有的键值对; dic.key:用于获取所有的键 dic.value:用于获取所有的值
———— 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)
给你10万张图片,让你从中找出与某张图片最为近似的10张,你会怎么做?不要轻言放弃,也不用一张张浏览。使用Python,你也可以轻松搞定这个任务。
在这个大数据时代,尤其是人工浪潮兴起的时代,不论是工程领域还是研究领域,数据已经成为必不可少的一部分,而数据的获取很大程度上依赖于爬虫的爬取,所以爬虫也逐渐变得火爆起来。
定义:字符串需要用引号括起来,单引号,双引号,三引号(没有赋值符号的三引号为注释)
引用计数 原理:当一个对象的引用被创建或者复制时,对象的引用计数加1;当一个对象的引用被销毁时,对象的引用计数减1,当对象的引用计数减少为0时,就意味着对象已经再没有被使用了,可以将其内存释放掉。
Python主要数据类型包括list(列表)、tuple(元组)、dict(字典)和set(集合)等对象,下面逐一介绍这些Python数据类型。
+ 也可以通过 [`dict`](https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/stdtypes.html#dict) 构造器来创建
大家都知道python是一门多岗位编程语言,学习python之后可以从事的岗位有很多,python爬虫便在其中,不过很多人对python不是很了解,所以也不知道python爬虫是什么,接下来小编为大家介绍一下。
花下猫语:最新发布的 Python 3.9 预览版合入了一个很小的改动(PEP-584),关于这个特性本身不需要多说,只需要一两个示例,大家就能接受使用。但是,就像我之前介绍过的一些 PEP 一样,关于它的来龙去脉和引起的相关讨论,都是挺有意思的细节。今天分享的文章,对此有详尽的梳理,推荐大家一读。
深度优先搜索(DFS)是一种用于图或树的遍历算法,它沿着路径直到无法继续前进,然后回退到前一个节点,继续探索其他路径。
数据信息采集离不开Python爬虫,而python爬虫离不开代理ip,他们的结合可以做的事情很多,如搜索引擎、采集数据、广告过滤等,Python爬虫还可以用于数据分析,在数据的抓取方面可以产生的作用巨大!
这篇文章主要介绍了Python unittest工作原理和使用过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
文章介绍了布隆过滤器(Bloom Filter)的基本原理、实现方法以及误判率的计算,并提供了相关公式和算法。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,可以用于快速判断一个元素是否存在于集合中。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后,它也逐渐取代 Java,成为编程界的头牌语言。
0x00 前言 Bloom Filter 是由 Burton H. Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。 Bloom Filter 最初的论文发表在ACM,名为《Space/Time Trade-offs in Hash Coding with Allowable Errors》,感兴趣可以下载阅读。本篇主要分享 Bloom Filter 的基本原理、代码实现以及误判率的计算,看过 BitMap 那篇文章的童鞋再看
广度优先搜索(BFS)是一种用于图或树的遍历算法,它从起始节点开始逐层地探索,先访问距离起始节点最近的节点,然后再逐渐扩展到距离更远的节点。
setup这一年也是遇到了很多次,随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加,这里做一次简单的小节。
集合中的元素不允许重复,Python集合的内部实现为此做了大量相应的优化,判断集合中是否包含某元素时比列表速度快很多。下面的代码用于返回指定范围内一定数量的不重复数字,使用集合的效率明显优于使用列表。 import random import time def RandomNumbers1(number, start, end): '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数''' data = [] while True: element = ra
当你可以从网站上获取网页,也可以将网页中有效的信息提取出来以后,接下来你会做什么?我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』,毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上,只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
1.1 流程控制之for循环 📷 1.2 开发工具IDE 1.2.1 为何要用IDE 📷 很多语言都有比较流行的开发工具,比如JAVA 的Eclipse, C#,C++的VisualStudio, Python的是啥呢? Pycharm,最好的Python 开发IDE 📷 1.2.3 创建目录 你以后写的项目可能有成百上千个代码文件 ,全放在一起可不好,所以一般把同样功能的代码放在一个目录,我们现在以天为单位,为每天的学习创建一个目录day1,day2,day3...这样 📷 1.2.4 创建代码文件 📷
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM,通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练,并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
各位小伙伴们 大家周四愉快 今天要和大家探讨一个 Python的特色功能 也是Python有别于其他变成语言的 强大利器 迭代器 迭代这一个词可能有的小伙伴不理解 什么是迭代呢? 迭代可以理解成 重复工作 有好多小伙伴说 重复工作 那不是 循环吗? 没错,迭代确实是循环的一种 但是循环讲究的是 重复、往复同一个动作 而迭代除了要重复之外 可以干一些不是那么相同的工作 例如我们熟知的 斐波那契函数 就存在一种迭代的概念 好了,那么Python中的迭代器 具体有什么作用呢? 迭代器被Python用作一种 集合元
#python垃圾回收机制详解 一、概述: python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker,而是数组,字典,元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中,大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的, 广义上讲,它也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理:当一个对象被创建引用或者被复制的时候,对象的引用计数会加一,当一个对象的引用被销毁时,对象的引用计数会减一,当对象的引用计数减为0的时候,就意味着对象已经没有被任何人使用了,可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作,然而与其他主流垃圾收集机制相比, 最大的一个优点是实时性, 及任何内存,一旦没有指向他的引用,就会立即被回收,其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题: 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放,引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制,比如“标记-清除”,“停止-复制”,是一个弱点,因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用,这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了, 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的,循环引用只会在容器对象中才会产生,比如数组、字典、元组等,首先是为了追踪对象,需要每个容器对象维护两个额外的指针,用来将容器对象组成一个链表,指针分别指向前后两个容器对象,这样就可以将对象的循环引用环摘除,就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明: 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0, 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用,这就意味着不会再有人使用这组对象, 应该回收这组对象所占用的内存空间,然而由于相互引用的存在,每一个对象的引用计数不为0,因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码:
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉,但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而,赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子,每个数字出现的概率相等,都是1/6。然而,如果有两个骰子,那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科,并没有严格的用语。因此,概率论在数学的精密架构下,显得有些异类。许多名词,如“概率”等,一定程度上是按照人们的直觉来定义的。1933年,俄国数学家Andrei N. Kol
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
项目简介:本实验通过一个简单的例子来实现破解验证码,非常适合Python新手练手。从中我们可以学习到 Python 基本知识,PIL 模块的使用,破解验证码的原理。 本项目完整教程及在线练习地址:Python 破解验证码 (Python学习路径中的基础练手项目) 一、实验说明 本实验将通过一个简单的例子来讲解破解验证码的原理,将学习和实践以下知识点: Python基本知识 PIL模块的使用 二、实验内容 安装 pillow(PIL)库: $ sudo apt-get update $ sudo apt-g
列表推导式是Python构建列表(list)的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表.
字典是由键值对组成的,键为 Key,值为 Value,标记一下,在 Python3.6 之前字典是无需的,长度大小可变,元素也可以任意的删除和改变,在 Python 3.7 之后,字典有序了。
决策树算法是一种常用的机器学习算法,适用于处理分类和回归问题。在Python数据分析中,决策树算法被广泛应用于预测分析、特征选择和数据可视化等领域。本文将详细介绍决策树算法的原理、Python的实现方式以及相关的实用技术点。
Python提供多种数据类型来存放数据项集合,主要包括序列(列表list和元组tuple),映射(如字典dict),集合(set),下面对这几种一一介绍:
我们前面学到了一个while循环,下面我们再来看一下for循环,for循环和while循环之间的区别就是while自带判断,而for循环仅仅是循环执行代码,不参与任何判断。它常用于遍历字符串、列表、元组、字典、集合等序列类型,逐个获取序列中的各个元素。
Python的高阶函数世界 如果你想提高你的Python编程能力,并产生更具表现力和更有效的代码,那么你来对地方了。Python 中的函数不仅仅是专门的代码块。它们也是强大的东西,可以移动,转移,甚至动态生产。通过处理其他函数,高阶函数增加了这种多功能性。
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