1、BinarySearch算法简介二分查找，它的时间复杂度是O(logn)。其核心思想有点类似分治思想。即每次都通过跟区间中的中间元素对比，将待查找的区间缩小为一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为0。但是二分查找的代码实现比较容易写错。你需要着重掌握它的三个容易出错的地方：循环退出条件、mid的取值，low和high的更新。二分查找虽然性能比较优秀，但应用场景也比较有限。底层必须依赖数组，并且还要求数据是有序的。对于较小规模的数据查找，我们直接使
系统 2019-09-27 17:54:58 2061
一、字符编码简史：美国：1963年ASCII（包含127个字符占1个字节）中国：1980年GB2312（收录7445个汉字，包括6763个汉字和682个其它符号）1993年GB13000（收录20902个汉字）1995年GBK1.0（收录21003个汉字）2000年GB18030（收录70244个汉字）世界：1991年unicode（‘万国码'也就统一编码，通常占2字节，复杂的汉字占4字节）UTF-8（可变长的字符编码）二、python中的编码解码应用Py
系统 2019-09-27 17:53:49 2061
例子：以百度文库中选择文档的类型为例问题一：遍历点击所有文档类型的单选框#coding=utf-8fromseleniumimportwebdriverfromtimeimportsleepdriver=webdriver.Chrome()driver.maximize_window()driver.get("http://wenku.baidu.com")driver.implicitly_wait(8)foriindriver.find_element
系统 2019-09-27 17:53:47 2061
点击上方“码农突围”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标摘要：分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上
系统 2019-09-27 17:51:41 2061
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。以下是这三个框架的的简单介绍和区别：Numpy：经常用于数据生成和一些运算Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本Matplotlib：Python中强大的绘图工具NumpyNum
系统 2019-09-27 17:51:19 2061
今天遇到一个需求，就是将一个list文件读取后，存入一个txt配置文件。存入时，发现list文件无法直接存入，必须转为str模式。但在读取txt时，就无法恢复成list类型来读取了（准确地说，即使强行使用list读取，读出来的也是单个的字符）。查了查资料，发现json.loads和json.dumps这对兄弟提供了一个很好的办法。下面看代码#python3.6#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-__author__
系统 2019-09-27 17:50:48 2061
np矩阵乘积np.dot(A,B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积，也称为向量点乘（内积）。点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，见如下Python代码：importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two=np.
系统 2019-09-27 17:50:18 2061
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 2061
在python自动化中，经常会遇到对数据文件的操作，比如添加多名员工，但是直接将员工数据写在python文件中，不但工作量大，要是以后再次遇到类似批量数据操作还会写在python文件中吗？应对这一问题，可以将数据写excel文件，针对excel文件进行操作，完美解决。本文仅介绍python对excel的操作安装xlrd库xlrd库官方地址：https://pypi.org/project/xlrd/pipinstallxlrd笔者在安装时使用了pip3in
系统 2019-09-27 17:49:41 2061
获取DataFrame虽然是一个比较简单的操作，但是有时候到手边就是写不出来，所以在这里总结记录一下：1.链表推倒式data=pd.read_csv('data/ReceiptcodeJanuaryminutetradingvolume.csv')print([columnforcolumnindata])#打印结果['COUNT','SUCC','FAIL','WAITPAY','SUCCRatio','time']2.通过columns字段获取，返回一
系统 2019-09-27 17:49:32 2061
