Python设计模式设计模式（DesignPattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。使用设计模式的目的：为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。设计模式使代码编写真正工程化；设计模式是软件工程的基石脉络，如同大厦的结构一样。所有的设计模式示例都是来源于菜鸟教程，每个设计模式的UML都可以在菜鸟教程中找到相应的示例github地址：Python设计模式以工厂模式为例：工厂模式在菜鸟教程中的UML图为工厂
系统 2019-09-27 17:55:33 2243
Python3对函数参数的排序规则更加通用化了，即Python3keyword-only参数，该参数即为必须只按照关键字传递而不会有一个位置参数来填充的参数。该规则在处理人一多个参数是很有用的。keyword-onlykword_only(1,2,3,c=4)print('-'*20)kword_only(a=1,c=3)示例结果：1(2,3)4--------------------1()3在*args之后的参数都需要在调用中使用关键字的方式传递，否则会
系统 2019-09-27 17:54:49 2243
一、概论C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。二、信息增益以上公式是求信息增益率（ID3的知识点）三、信息增益率信息增益率是在求出信息增益值在除以。例如下面公式为求属性为“outlook”的值：四、C4.5的完整代码fromnumpyimport*fromscipyimport*frommathimportlogim
系统 2019-09-27 17:54:47 2243
原文链接：https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=yjs我一直认为，敢裸辞的只有2种人：1、能力足够强，即使裸辞也不会被财务问题所困，更不愁找工作。2、年轻气盛，遇到傻X领导和傻X同事，绝对0容忍！但是最近我在刷某乎的时候，发现了第三种人。为了方便面试而裸辞。裸辞面试11家python公司一口气拿到4个offer这无疑是一种高效的方式，但是如果底气不够，还是很容易陷入焦虑的。还好的是，这位up主后续更
系统 2019-09-27 17:54:32 2243
python中字典是非常常用的数据类型，了解各种方法的作用及优缺点对于字典的使用非常有用。dict.clear()的方法用于清空所有的键值对，清空后字典变成空字典。代码示例如下：data={"x":12,"y":45}data.clear()data1、/22、get()通过key获取valuedict.get()的方法通过key获取value。代码示例如下：data={"x":12,"y":45}data.get("x")当key不存在时返回None，而
系统 2019-09-27 17:53:05 2243
最近刚换工作不久，没太多的时间去整理工作中的东西，大部分时间都在用来熟悉新公司的业务，熟悉他们的代码框架了，最主要的是还有很多新东西要学，我之前主要是做php后台开发的，来这边之后还要把我半路出家的前端学好、还要学习C++，哈哈，总之很充实了，每天下班回家都可以睡的很香（一句话总结，就是吃得香、睡的香~）。再说说换工作时候吧，今年年初正式毕业半年了，感觉自己技术增长很快，原公司里面程序员的地位还不如运营，所以想换个工作，面试了3家（2家大的、一家小的），都
系统 2019-09-27 17:51:19 2243
今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数，下面表格按字母顺序列出了内置函数：下面就一一介绍一下内置函数的用法：1、abs()返回一个数值的绝对值，可以是整数或浮点数等。print(abs(-18))print(abs(0.15))result:180.152、all(iterable)如果iterable的所有元素不为0、''、False或者iterable为空，all(iterable)返回True，否则返回False。print(all(
系统 2019-09-27 17:50:56 2243
1.冒泡排序1.1算法思想冒泡排序是一种简单的排序算法。通过重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，从最开始的一对到最后的一对（相当于一个长度为2的滑动窗口），如果它们的顺序错误（看从小到达排列还是从大到小排列）就把它们交换过来。如果是升序排列的话，每次遍历都会把最大值交换到最右边。然后重复这个过程，直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的头部，就像冒泡一样。这个算法不需要额外的空间，
系统 2019-09-27 17:49:46 2243
目录Python并发编程05/死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池1.昨日回顾2.死锁现象与递归锁2.1死锁现象2.2递归锁3.信号量4.GIL全局解释器锁4.1背景4.2为什么加锁5.GIL与Lock锁的区别6.验证计算密集型IO密集型的效率6.1IO密集型6.2计算密集型7.多线程实现socket通信7.1服务端7.2客户端8.进程池,线程池Python并发编程05/死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池1.昨日回顾#生产者消费者模型
系统 2019-09-27 17:49:06 2243
image前不久，我写了一篇文章回顾Python中print的发展历史，提到了两条发展线索：明线：早期的print语句带有C和Shell的影子，是个应用程序级的statement，在最初十几年里，经历过PEP-214和PEP-259的改进；再到2009年的大版本3.0，由语句改成了print()函数，还在3.3版本，做过一次功能增强，最终上升成为一等的内置函数。暗线：介绍了print的竞争对手们，像传统的日志模块logging、调试模块pdb、主流IDE的
系统 2019-09-27 17:48:26 2243
