对码当歌,猿生几何?
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python中内存地址

        nblogs-markdown">遇到一个朋友,给我提了一个问题:python中的两个相同的值,内存地址是否一样?当时印象里有这样一句话:Python采用基于值的内存管理模式,相同的值在内存中只有一份于是张嘴就说是一样的朋友说不是这样,也分情况,之后回家查阅了一些资料,想着应该记录下来,防止朋友们踩坑1.整数、字符串是真正意义上的值,而内存只有一份指的是较小的值  对于(-5~256)之间的整数,会在内存中进行缓存,两个相同的整数只开辟一份内存,当地址引用为0时,内存自动删除2.对于元组、字典、列表、集合以及range、map等容器类对象,这些的值看起来一样,但内存却不是保存一份3.同一个列表 或者元组 中,大的整数 在内存中会保存同一个地址4.对于实数(有理数、无理数)来说(不 查看全文

【Python与线程】--2019-08-06 15:23:10

        nblogs-markdown">原创链接: http://106.13.73.98/__/6/ 目录一、全局解释器锁GIL二、Python线程模块的选择三、线程的创建三、锁机制四、信号量五、事件六、条件七、定时器八、线程队列九、线程池补充:线程安全import threadingobj = threading.local()# local():可实现,多线程操作某一数据,不会出现数据混乱的情况# 原理:空间换时间def add(i):obj.n = iprint(i, obj.n, threading.current_thread().ident)for&nb 查看全文

python 学习笔记 --切片slice

1.用于list,tuple和str取某几个元素:2.s[0:5]:取0,1,2,3,4位置的数,从0开始取,0可以省略s[:5];3.s[-1],s[0]表示取倒数第一位的元素和第一位的元素,依次类推,s[-2]倒数第二位,s[1]第二位4.s[-10:-1]:取倒数第10位到倒数第二位的元素,不包括倒数第一位5.s[:-1]:取除去倒数第一位之前的所有元素 练习题:实现去除字符串首尾的空格的实现:if len(s)>0:    while s[:1]==" ":          s=s[1:]    while s[-1]==" ":          查看全文

python深浅拷贝的理解和区分

   a1 = [,,   a = [1,2  b =    a1.append('s4')  c =  d =   (      (     (id(d)) pythons深浅拷贝 深是深挖一层copy 可变数据类型时, 深拷贝的时候,无论数据类型里面多深,多少数据结构,都会完完整整的复制一份 -里面的数据产生变化,对深拷贝的值没有影响 - 查看全文

Python:使用lambda对列表(list)和字典(dict)排序

        nblogs-markdown">整理一下对列表和字典排序时lambda的用法。函数介绍sorted()sorted函数:sorted(iterable[,key][,reverse])函数接收三个参数:排序的变量、排序的规则、升降序选择lambdalambda 匿名函数一般形式lambda arguments: expression写成函数形式def <lambda>(arguments):         return expression排序1 简单列表(list)排序list = ['a', &# 查看全文

数据库之MySQL与Python交互

准备数据创建数据表-- 创建 "京东" 数据库create database jing_dong charset=utf8;-- 使用 "京东" 数据库use jing_dong;-- 创建一个商品goods数据表create table goods(     id int unsigned primary key auto_increment not null,     name varchar(150) not& 查看全文

Python getopt 模块

Python getopt 模块  getopt模块,是配合sys.argv使用的一个扩展。他可以接收终端的参数。格式扩展为“-n” 或 “--n”两种类型,下面是具体解释。使用improt getoptimport sys# 例一opts,args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "ho:", ["help", "output="])# 例二opts,args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "-h-o", ["help", "output&quo 查看全文

python之django_form组件笔记

Form字段Field     required=True,               是否允许为空     widget=None,                 HTML插件     label=None,          查看全文
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Python 求1~n的累加和

版权声明:。          https://blog.csdn.net/weixin_43778797/article/details/90243289n = int(input("请输入要求累加到的数:")) sum = 0 for i in range(n+1):  # 实际遍历到n     sum += i print(sum) 查看全文

python打印空心正方形

#定义一个变量rows并赋值想要打印正方形的边长 rows = 5 #外层for循环控制打印的行数 for x in range(rows) :     #通过if语句判断行数,筛选出第一行和最后一行 if x == 0 or x == rows-1 :         #内层for循环打印正方形上下两边 for y in range(rows) : print(' *' , end =& 查看全文

python3爬虫之后的数据保存问题(基于Pandas库)

python3爬虫之后的数据保存问题(基于Pandas库)1.老生常谈,环境配置:pip install pandas又因为pandas库中依赖openpyxl所以pip install openpyxl2.爬虫过程简介: 这一次我爬取的是太原理工大学主页网站第一页共7则新闻 网址:http://www2017.tyut.edu.cn/xyxw/lgyw.htm 在对界面进行简单分析后,代码如下:import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandasdef getMaininfo(url):#抓取一条新闻的 标题 发布时间 来源 作者 返回一个 查看全文

Python秒绘交互式股票K线图!这就是Python的优势!

摘要:可视化分析是做金融量化必备的技能,今天给大家分享一篇文章,使用Python,在PyQt5中借助PyQtGtaph绘制一个带有十字光标的股票价格走势K线图。欢迎大家加入小编创建的Python行业交流群,有大牛答疑,有资源共享,有企业招人!是一个非常不错的交流基地!群号:683380553获取。2019年开年以来,A股行情不断走高,去年跌跌不休的日子总算看着像是过去了。不少股民纷纷解套走人,不少外场人士则被新闻媒体渲染的“A股大牛市来了”刺激得兴奋不已,生怕错过这一轮造富时机,恨不得马上卖房入场。(截图来自于同花顺实时行情)俗话说得好,股市秘笈千万条,看懂K线第一条。想研究股票,似乎总要研究K线。但是今天我们不研究K线,看K线那是股中人士的活儿。对于刚刚解套的我来说,还是画画K线比较自在。今天,我们将使用Python,在PyQt5中借助PyQtGt 查看全文

Python中的Beautiful Soup模块

一 Beautiful Soup1.定义Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航、查找、修改文档的方式。2.Beautiful Soup的使用用pip install bs4进行安装如何使用将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>    <meta charset="UTF-8">    <title>Title</ti 查看全文

python 实现 trie(字典) 树

tire 树 也叫字典树,也是一种 N 叉树,是一种特殊的前缀树结构。1、前缀树是N叉树的一种特殊形式。通常来说,一个前缀树是用来存储字符串的。前缀树的每一个节点代表一个字符串(前缀)。每一个节点会有多个子节点,通往不同子节点的路径上有着不同的字符。子节点代表的字符串是由节点本身的原始字符串,以及通往该子节点路径上所有的字符组成的。下面是前缀树的一个例子:前缀树的一个重要的特性是,节点所有的后代都与该节点相关的字符串有着共同的前缀。这就是前缀树名称的由来。2、实现tire 树的插入和搜索、以及根据前缀判断是否在trie树操作方式:下面用几种方式来实现class Trie:     def __init__(self):        查看全文

python之matplotlib详解3

参考matplotlib-绘制精美的图表matplotlib.pyplot.plt参数介绍12345678import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=5 查看全文

python深度学习Tensorflow人工智能AI机器学习教程(1)

课程目录:15套详细目录: 深度学习原理+顶目实战+算法详解+主流框架专题教程第一套:python 数据分析和机器学习实战第二套:深度学习入门视频课程(上篇)  第1章深度学习必备基础知识点{      1-1深度学习与人工智能简介11:271-2计算机视觉面临挑战与常规套路09:401-3用K近邻来进行图像分类10:011-4超参数与交叉验证10:311-5线性分类09:341-6损失函数09:181-7正则化惩罚项07:191-8softmax分类器13:381-9最优化形象解读06:471-10梯度下降算法原11:481-11反向传播15:17}  第2章神经网络模型36分钟3节{2-1神经网络整体架构10:112-2神经网络模型实例演示10:382-3过拟合问题解决方案15:53}& 查看全文
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