SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1900
数据结构作为计算机基础的必修内容，也是很多大型互联网企业面试的必考题。可想而知，它在计算机领域的重要性。然而很多计算机专业的同学，都仅仅是了解数据结构的相关理论，却无法用代码实现各种数据结构。今日整理了一份常见数据结构的Python实现，希望大家能够参考代码，亲自动手通过代码实现各种数据结构，以巩固知识加深理解。以下内容整理于《Python实现各种常用算法》栈classStack(object):def__init__(self,limit=10):sel
系统 2019-09-27 17:52:13 1900
#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''将当前进程fork为一个守护进程注意：如果你的守护进程是由inetd启动的，不要这样做！inetd完成了所有需要做的事情，包括重定向标准文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork当前进程为守护进程，重定向标准文件描述
系统 2019-09-27 17:51:55 1900
首先，熟悉一个函数zip，如下是使用help(zip)对zip的解释。Helponbuilt-infunctionzipinmodule__builtin__:zip(...)zip(seq1[,seq2[...]])->[(seq1[0],seq2[0]...),(...)]Returnalistoftuples,whereeachtuplecontainsthei-thelementfromeachoftheargumentsequences.Ther
系统 2019-09-27 17:51:25 1900
1、数字普通除法print(7/3)2.3333333333333335地板除print(7//3)2取余print(7%3)1乘法print(7*3)21乘方print(3**3)27四则运算print((3*2)+5-(5*3))-42、字符串单引号和双引号作用一样print(‘hello’)print(“hello”)print("‘hello’")hellohello‘hello’将转义符原样输出print(r"hello\nworld")hell
系统 2019-09-27 17:51:24 1900
美国队长的锅emmmmmmmm.......没错就是他的锅#所需依赖：python3pycharm#print打印print('helloworld!')#注释符号#井号后面灰色的内容是注释，相当于笔记，会被机器忽略#变量和值#n是变量，100是值，等号的作用是赋值#n相当于高中数学的xyz，只不过xyz的值只能是数字，变量的功能要更强大n=100m='hello'print(n)print(m)#数据类型，这里只讲两个，剩下的需要同学自己去系统地学习了#
系统 2019-09-27 17:50:55 1900
Python：1.print()函数：打印字符串2.raw_input()函数：从用户键盘捕获字符3.len()函数：计算字符长度4.format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出5.type()函数：查询对象的类型6.int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数7.id()函数：获取对象的内存地址8.help()函数：Python的帮助函数9.s.islower()函数：判断字符小写10.s.spp
系统 2019-09-27 17:50:54 1900
队、栈和链表一样，在数据结构中非常基础一种数据结构，同样他们也有各种各样、五花八门的变形和实现方式。但不管他们形式上怎么变，队和栈都有其不变的最基本的特征，我们今天就从最基本，最简单的实现来看看队列和堆栈。不管什么形式的队列，它总有的一个共同的特点就是“先进先出”。怎么理解呢?就像是超市排队结账，先排队的人排在队的前面，先结账出队。这是队列的特征。而堆栈则和队列相反，它是“先进后出”，怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能，就是按Ctrl+Z。当你写
系统 2019-09-27 17:50:25 1900
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1900
1.os.popen运行shell列表命令复制代码代码如下:deftraverseDirByShell(path):forfinos.popen('ls'+path):printf.strip()2.利用glob模块glob.glob(path)返回带目录的文件名.通配符和shell相似.path不能包含shell变量.复制代码代码如下:deftraverseDirByGlob(path):path=os.path.expanduser(path)forf
系统 2019-09-27 17:49:59 1900
