原作者：金子冴校阅：内野良一翻译：叶子原文链接目录什么是动态规划(DynamicProgramming)例题：用Dijkstra的方法解决最短路径问题(Python实现)使用动态规划解决问题的步骤参考什么是动态规划(DynamicProgramming)动态规划概要动态规划是一种解题手法的总称。它通过将一个无法解决的大问题分解成复数个小问题(也叫子问题)，然后在解决这些小问题的基础之上来解决原始的大问题。通过使用动态规划，我们能将一部分在多项式时间内无法解
系统 2019-09-27 17:55:43 2234
经过各种找，下面这个安装地址中的版本是最全的下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame本机python版本然后在下载地址（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame）找到cp37版本（这里的37就是3.7的意思）第一次：下载了【pygame-1.9.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl】。结果安装的时候报错：【ERR
系统 2019-09-27 17:54:16 2234
Pytest1.安装首先使用pip3installpytest安装pytestpytest--version查看版本1.编写规则测试文件以test_开头或以_test结尾也可以测试函数以test_开头测试类以Test开头，并不能有__init__方法例如：test_pydemo.py文件deftest_add():print("Iam1")assertadd.add_test(1,3)==4print("Iam2")assertadd.add_test(1
系统 2019-09-27 17:53:06 2234
importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)plt.title('SquareNumbers',fontsize=24)plt.xlabel('Value',fontsize=14)plt.ylabel('SquareValue',fontsize=24)plt.tick_
系统 2019-09-27 17:52:11 2234
有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba进行加速，效果提升明显~(numba安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库）fromnumbaimportjit@jitdeft(count=1000):total=0foriinrange(int(count)):total+=ireturntotal测试效果：（关于__wrapped__见我的博文：浅谈解除装饰器作用（py
系统 2019-09-27 17:50:24 2234
经历移植jinja2到python3的痛苦之后，我把项目暂时放一放，因为我怕打破python3的兼容。我的做法是只用一个python2的代码库，然后在安装的时候用2to3工具翻译成python3。不幸的是哪怕一点点的改动都会打破迭代开发。如果你选对了python的版本，你可以专心做事，幸运的避免了这个问题。来自MoinMoin项目的ThomasWaldmann通过我的python-modernize跑jinja2，并且统一了代码库，能同时跑python2,
系统 2019-09-27 17:49:06 2234
用到的思维：自动化思维，数据和功能分开处理，用数据驱动程序自动运行接口化设计，数据与程序的对接方式要清晰明了二维数据应用，应用维度组织数据，二维数据最常用代码#AutoTrace.pyimportturtleastt.title("自动轨迹绘制")t.setup(800,600)t.pencolor("red")t.pensize(5)t.speed(10)#数据读取datals=[]f=open("data.trace",'rt')forlineinf:
系统 2019-09-27 17:47:54 2234
python2和python3的区别fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什么意思？谈下python的GIL列出5个python标准库一句话解释什么样的语言能够使用装饰器python的内建数据类型有哪些简述__init____new__和__init的区别简述with方法打开处理文件列出python中可变数据类型和不可变数据类型装饰器python为什么不需要编译，你是怎么理解python解释器的你写代码的时候会考虑对代码进行
系统 2019-09-27 17:47:35 2234
近日，在阅读《FluentPython》的第2.9.2节时，有一个关于内存视图的例子，当时看的一知半解，后来查了一些资料，现在总结一下，以备后续查询；示例复述添加了一些额外的代码，便于更好理解memoryview>>>importarray>>>numbers=array.array('h',[-2,-1,0,1,2])>>>memv=memoryview(numbers)>>>len(memv)5>>>memv[0]-2>>>memv_oct=memv.
系统 2019-09-27 17:47:26 2234
需求：查询出满足3人及3案有关系的集合#-*-coding:utf-8-*-frompy2neoimportGraphimportpsycopg2#二维数组查找deffind(target,array):fori,valinenumerate(array):forj,tempinenumerate(val):iftemp==target:returnTrue;returnFalsegraph=Graph(host="192.168.3.186://7474
系统 2019-09-27 17:46:25 2234
