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Python标准库Difflib有坑? —— 两个方法快速提升数据对比效率

一前言最近在开发的数据核对方案中用到了Python标准库Difflib,本来它工作的挺符合预期,可当它遇到那个文件,仿佛遇到了克星,那文件才100行*77列的数据,经它对比,居然耗时61s。这是无法接受的,因为后续线上流量抽取比对,绝非这点量级。该怎么破?二重现现象以下是使用Difflib比对那个文件,数据量是100行*77列,耗时61s,如下:好吧,那就降低数据量到5行*77列,看看效果,耗时只有0.05s,如下:从耗时结果上,不难发现,Difflib在

系统 2019-09-27 17:57:27 2525

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Python 链表中间是否有环 Leetcode No.141

Python链表中间是否有环LeetcodeNo.141Ps:用英语的不是为了装哈,主要是为了锻炼一下英语阅读,毕竟想往上走的话,读源码,读文档,读国外论文都是必经之路。那么英语能力必不可少,希望你们也可以想我一样。主要意思就是判断链表中是否有环。思路也很简单:一个是用set存,发现他数量不加了那不就代表有环了嘛。第二种方式非常的巧妙,用一个快指针和一个慢指针,就等于是一个龟兔赛跑,兔子是快指针,龟是慢指针,只要是个链表没有环,兔子肯定跑的快,这种方法优点

系统 2019-09-27 17:55:19 2525

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Python:绘制520-程序员的浪漫

(1)用*绘制数字“520”ncol=20nrow=10proposal=[0,1,2,3,4,5,9,17,1+1*ncol,8+1*ncol,10+1*ncol,16+1*ncol,18+1*ncol,1+2*ncol,11+2*ncol,15+2*ncol,19+2*ncol,1+3*ncol,12+3*ncol,15+3*ncol,19+3*ncol,2+4*ncol,12+4*ncol,15+4*ncol,19+4*ncol,3+5*ncol,1

系统 2019-09-27 17:53:26 2525

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python求平均数、方差、中位数的例子

CalStatistics.pydefgetNum():#获取用户不定长度的输入nums=[]iNumStr=input("请输入数字(回车退出):")whileiNumStr!="":nums.append(eval(iNumStr))iNumStr=input("请输入数学(回车退出):")returnnumsdefmean(numbers):#计算平均值s=0.0fornuminnumbers:s=s+numreturns/len(numbers)d

系统 2019-09-27 17:50:32 2525

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Python正则表达式和re库知识点总结

正则表达式是定义搜索模式的字符序列。通常这种模式被字符串搜索算法用于字符串上的“查找”或“查找和替换”操作,或者用于输入验证。1.正则表达式的语法.表示任何单个字符[]字符集,对单个字符给出取值范围[^]非字符集,对单个字符给出排除范围*前一个字符0次或者无限次扩展+前一个字符1次或无限次扩展?前一个字符0次或1次扩展|左右表达式任意一个{m}扩展前一个字符m次{m,n}扩展前一个字符m至n次^匹配字符串开头$匹配字符串结尾()分组标记,内部只能使用|操作

系统 2019-09-27 17:49:57 2525

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使用python实现简单五子棋游戏

用python实现五子棋简单人机模式的练习过程,供大家参考,具体内容如下第一次写博客,我尽力把它写好。最近在初学python,今天就用自己的一些粗浅理解,来记录一下这几天的python简单人机五子棋游戏的练习,下面是实现过程的理解(是在cmd中运行的):主要流程:*重点内容*-首先是模块及类的划分-棋子类和棋盘类的方法-对策略类里的功能进行细分,调用棋子类和棋盘类-写出判断输赢的方法-用main函数进行整个游戏进度的控制模块及类的划分类的划分涉及到了面向对

系统 2019-09-27 17:48:43 2525

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实例讲解Python中浮点型的基本内容

1.浮点数的介绍float(浮点型)是Python基本数据类型中的一种,Python的浮点数类似数学中的小数和C语言中的double类型;2.浮点型的运算浮点数和整数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的,然而浮点数的运算则可能会有四舍五入的误差。比如观察以下运算,在数学中很容易得出结果应该是0.8965,而使用程序运算得出的结果却是:0.8965000000000001;a=1.25b=0.3535print(a-b)#输出:0.89650

系统 2019-09-27 17:38:29 2525

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centos按照python3

昨天阿里云的活动,买了一个2核4G的服务器,然后最近在学Python,就准备在上面弄一套Python的环境。本来以为是简简单单的安装一下就完事了,结果踩了真的是无数无数的坑!总算是给弄好了。其实安装python3.7本身很容易,并没有什么困难,主要是安装pip的时候遇到了好多问题。下面就说一下我具体踩过的坑,以及解决的办法。具体的安装步骤网上有非常非常多。参考:https://blog.csdn.net/u013214212/article/details

系统 2019-09-27 17:57:08 2524

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python 公共方法汇总解析

1.计算长度value="wangdianchao"#计算字符个数(长度)number=len(value)print(number)2.索引取值value="wangdianchao"#获取value“0”位置的字符number=value[0]print(number)value="wangdianchao"#获取value右侧第一个的字符number=value[-1]print(number)3.切片value="wangdianchao"#2<=

系统 2019-09-27 17:55:28 2524

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/python^M: bad interpreter: No such file

在windows系统下写的python脚本,在linux下赋予权限chmod+xxxx.py以后,执行./xxx.py运行提示:bash:/usr/bin/autocrorder:/usr/bin/python^M:badinterpreter:Nosuchfileordirectory分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh.py文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。一般是因为windows行结尾和

系统 2019-09-27 17:55:07 2524

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python闭包与装饰器

在一些语言中,在函数中可以(嵌套)定义另一个函数时,如果内部的函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中,这些私有变量能够保持其持久性。——维基百科defmake_printer(msg):defprinter():printmsg#夹带私货(外部变量)returnprinter#返回的是函数,带私货的函数printer=make_printer('Foo!')prin

系统 2019-09-27 17:54:37 2524

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[python][原创]C++的char*和python类型交互互相转换

C++文件test.h#pragmaonce#includeextern"C"char*show(char*input);test.cpp#include"test.h"extern"C"char*show(char*input){returninput;}编译为so库gcctest.cpp-fPIC-shared-olibtest.so调用importctypesmyso=ctypes.cdll.LoadLibrary('./libtest.so')my

系统 2019-09-27 17:53:31 2524

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python获取多线程及子线程的返回值

最近有个需求,用多线程比较合适,但是我需要每个线程的返回值,这就需要我在threading.Thread的基础上进行封装importthreadingclassMyThread(threading.Thread):def__init__(self,func,args=()):super(MyThread,self).__init__()self.func=funcself.args=argsdefrun(self):self.result=self.fun

系统 2019-09-27 17:53:22 2524

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基数排序(python)

10.基数排序10.1算法思想基数排序是对桶排序的扩展。第一类:最低位优先法,简称LSD法:先从最低位开始排序,再对次低位排序,直到对最高位排序后得到一个有序序列;第二类:最高位优先法,简称MSD法:先从最高位开始排序,再逐个对各分组按次高位进行子排序,循环直到最低位。(位没有数的话,补0)这里以LSD为例,由于待排序元素每一位上的数字的取值范围是0—9,因此每按照某一位,需要10个桶,这样每一位上相同的数字会分配到一个桶里。10.2算法过程假设有一未排序

系统 2019-09-27 17:49:44 2524

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Python机器学习经典实例

在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。本书特色用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题!书中介绍的主要问题如下。探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题使用预测建模并将其应用到实际

系统 2019-09-27 17:47:46 2524