Python

Python中请不要再用re.compile了

前言如果大家在网上搜索Python正则表达式,你将会看到大量的垃圾文章会这样写代码:importrepattern=re.compile('正则表达式')text='一段字符串'result=pattern.findall(text)这些文章的作者,可能是被其他语言的坏习惯影响了,也可能是被其他垃圾文章误导了,不假思索拿来就用。在Python里面,真的不需要使用re.compile!为了证明这一点,我们来看Python的源代码。在PyCharm里面输入:i

系统 2019-09-27 17:52:47 2328

Python

python @property的用法及含义全面解析

在接触python时最开始接触的代码,取长方形的长和宽,定义一个长方形类,然后设置长方形的长宽属性,通过实例化的方式调用长和宽,像如下代码一样。classRectangle(object):def__init__(self):self.width=10self.height=20r=Rectangle()print(r.width,r.height)此时输出结果为1020但是这样在实际使用中会产生一个严重的问题,__init__中定义的属性是可变的,换句话

系统 2019-09-27 17:52:24 2328

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Cpy和Python的效率对比

Python语言的初学者,特别是"惊奇者"(也就是那种第一眼就被毫无意义的某些特性吸引,之后持续说服自己的人)认为Python不需要C语言的for语句,因为他们能用优雅的Pythonfor来代替类C的for.Cpy的循环方式:复制代码代码如下:for(i=s;i}Python的循环方式:复制代码代码如下:foriinrange(num)[s:e:step]:最近,我写了一个循环100000000遍的代码,不幸的是(也正是所预计的),Python把机器内存吃

系统 2019-09-27 17:51:24 2328

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《Python数据科学入门》之机器学习(第10章)

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第10章机器学习监督学习尝试从具有标记的训练数据集中推断出预测函数,其中训练数据集中的每一个样本属于哪类都是已知的。(线性回归、逻辑回归、随机决策森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、线性判别分析、神经网络)无监督学习尝试在没有标记的数据中找出隐藏的结构。(K均值、社区检测、分层聚类、主成分分析)第48单元设计预测试验完成模型的建立、评估和验证有一下四个步骤:将输入数据分成训练集和测试集(一般占比为

系统 2019-09-27 17:50:40 2328

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示例:python模拟日志生成+Flume+Kafka+Spark

生成模拟数据编写generate_log.py#coding=UTF-8importrandomimporttimeurl_paths=["class/112.html","class/128.html","class/145.html","class/130.html","class/146.html","class/131.html","learn/821","course/list"]ip_slices=[132,156,124,10,29,167,

系统 2019-09-27 17:50:31 2328

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python数据结构相关实现【排序、栈、队列、查找】

一、排序【这里介绍冒泡排序、选择排序、快速排序和插入排序】1.冒泡排序(1)原理解释:冒泡排序,分多轮排序。1)每一轮都是从上层的第一个数开始与其下一个数进行对比,如果大于下一个数就进行交换,下次对比就从上面第二个数【不管之前有无交换】再与其下一个数进行比较,依次比较到最后一个数。【如图i的移动变化】2)第一轮比较【j=0】。比较了最底下第二个数和最底下这个数后,即第一轮比较完。所以第一轮比较的次数为n-1次,即从上面第一个数一直比较到底下第二个数。【其中

系统 2019-09-27 17:48:20 2328

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python&&多线程多进程及主机管理&&学习笔记

python&&多线程多进程及主机管理&&学习笔记多线程知识回顾关于python"假线程"的说法python是非线程安全的语言基本多进程示例基本多进程示例2多进程之进程间通讯示例1多进程间内存共享示例1多进程之进程间通讯示例2多进程间内存共享示例2多进程间内存共享示例3进程池Pool利用pool产生多进程示例多进程多线程执行示例1IT审计堡垒机的开发示例审计堡垒机的安全控制shellinaboxd异步Select、poll&epoll(异步IO模型)sel

系统 2019-09-27 17:47:38 2328

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Python while、for、生成器、列表推导等语句的执行效率测试

一个功能的实现,可以用多种语句来实现,比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现,然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。测试内容:将一个数字大小为20万的数字,依次取绝对值,放到列表中,测试重复1千次.测试程序:复制代码代码如下:importtime,sysreps=1000#测试重复次数nums=200000#测试时数字大小deftester(func,*args):#总体测试函数startTime=tim

系统 2019-09-27 17:45:55 2328

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python time模块用法实例详解

本文详细讲述了python的内嵌time模块的用法。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:一、简介time模块提供各种操作时间的函数说明:一般有两种表示时间的方式:第一种是时间戳的方式(相对于1970.1.100:00:00以秒计算的偏移量),时间戳是惟一的第二种以数组的形式表示即(struct_time),共有九个元素,分别表示,同一个时间戳的struct_time会因为时区不同而不同year(fourdigits,e.g.1998)month(1-1

系统 2019-09-27 17:45:27 2328

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Python中bisect的用法

本文实例讲述了Python中bisect的用法,是一个比较常见的实用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下:一般来说,Python中的bisect用于操作排序的数组,比如你可以在向一个数组插入数据的同时进行排序。下面的代码演示了如何进行操作:importbisectimportrandomrandom.seed(1)print('Newposcontents')print('-----------------')l=[]foriinrange(1,15)

系统 2019-09-27 17:38:19 2328

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python连接数据库

#代码思路:#1.实例化一个连接对象#2.实例化一个游标对象负责信息的查找和操作#3.构造sql语句#4.执行sql语句#5.如果是查询语句,则需要提取查询结果;如果是增删改操作,则需要进行提交操作#6.释放资源,关闭游标,关闭连接importpymysqlconn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',database='mydata',port=3306,chars

系统 2019-09-27 17:55:37 2327

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如何利用Python模拟GitHub登录详解

前言最近学习了Fiddler抓包工具的简单使用,通过抓包,我们可以抓取到HTTP请求,并对其进行分析。现在我准备尝试着结合Python来模拟GitHub登录。Fiddler抓包分析首先,我们想要模拟一个网站的登录,我们必须要简单了解其大致过程。在这里,我通过Fiddler来抓取GitHub登录的请求,从网页上登录的URL为:https://github.com/login,抓包结果如下:左边的是会话列表,右边的是请求和响应的数据。一般情况下,登录都是用PO

系统 2019-09-27 17:52:33 2327

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Python 生成器

一、推导式1.1列表推导式语法:[最终结果(变量)for变量in可迭代对象]1lst=[xforxinrange(1,15)]2print(lst)345#获取1-100以内能被3整除的数6lst=[iforiinrange(100)ifi%3==0]78#获取1-100以内能被3整除的数的平方9lst=[i*iforiinrange(100)ifi%3==0]1.2字典推导式1dic={"a":"b","c":"d"}2#把字典中的key,value互换

系统 2019-09-27 17:52:23 2327

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Python 操作 Rabbit MQ 路由 (六)

Python操作RabbitMQ路由(六)一、路由(Routing):本章打算新增加一个功能,使它可以达到仅订阅消息的一个子集。举个栗子,我们需要把验证的错误日志信息写入日志文件(存储到磁盘),但同时仍然把所有的日志信息输出到控制台中。二、绑定(Bindings):绑定(Binding)是指交换机(Exchange)和队列(Queue)的关系;绑定的时候可以带上一个额外的routing_key参数。为了避免与basic_publish的参数混淆,我们把它叫

系统 2019-09-27 17:50:10 2327

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初学Python需要安装哪些软件?

​算法工程师Python这几年热度逐渐上升,在很多高校Python也被列为通识课程,之所以如此受欢迎正是由于它的高效、简洁、易用、强大的第三方库等优点。如今在web开发、人工智能、大数据等方便应用非常广泛。不管你是否喜欢,不管怎么吐槽,如果想要从事人工智能,依然很难绕过Python,虽然这两年julia、Go被炒得也很热,但是在人工智能方面依然无法撼动Python的地位。目录Python解释器IDEpip代理虚拟环境Python解释器编程语言都会涉及编译器

系统 2019-09-27 17:50:06 2327