Python

本文將介紹使用mutable對象作為Python函數參數預設值潛在的危害，以及其實現原理和設計目的陷阱重現我們就用實際的舉例來示範我們今天所要討論的主要內容。下面一段代碼定義了一個名為 generate_new_list_with 的函數。該函數的本意是在每次調用時都建立一個包含有給定 element 值的list。而實際運行結果如下: Python 2.7.9 (default, Dec 19 2014, 06:05:48)[GCC 4.2.1 Compatible Apple

在本文中，我們將探討一種簡潔的方式，以此來可視化你的MP3音樂收藏。此方法最終的結果將是一個映射你所有歌曲的正六邊形網格地圖，其中相似的音軌將處於相鄰的位置。不同地區的顏色對應不同的音樂流派（例如：古典、嘻哈、重搖滾）。舉個例子來說，下面是我所收藏音樂中三張專輯的映射圖：Paganini的《Violin Caprices》、Eminem的《The Eminem

這篇文章討論了Python的from <module> import *和from <package> import *，它們怎麼執行以及為什麼使用這種文法（也許）是一個壞主意。從一個模組匯入全部from <module> import * means意味著“我希望能訪問<module>中我有許可權訪問的全部名稱”。例如以下代碼something.py： # something.py public_variable =

我將示範微最佳化（micro optimization）如何提升python代碼5%的執行速度。5%！同時也會觸怒任何維護你代碼的人。但實際上，這篇文章只是解釋一下你偶爾會在標準庫或者其他人的代碼中碰到的代碼。我們先看一個標準庫的例子，collections.OrderedDict類： def __setitem__(self, key, value, dict_setitem=dict.__setitem__): if key not in self: root = self.__

你可能不需要經常處理分數，但當你需要時，Python的Fraction類會給你很大的協助。在該指南中，我將提供一些有趣的執行個體，用於展示如何處理分數，反白一些很酷的功能。1 基礎Fraction類在Lib/fractions.py檔案中，所以可以這樣匯入： from fractions import Fraction有很多種執行個體化Fraction類的方法。首先，你可以傳入分子和分母： >>> Fraction(1, 2)Fraction(1,

代碼非常簡單，而且注釋也很詳細，這裡就不多廢話了tools.py# -*- coding:utf8 -*-'''# =============================================================================# FileName: tools.py# Desc: 類比瀏覽器# Author: cosven# Email: yinshaowen241@gmail.com# HomePage:

使方法一、用IP138資料庫查詢網域名稱或IP地址對應的地理位置。#-*- coding:gbk -*-import urllib2import re try: while True: ipaddr = raw_input("Enter IP Or Domain Name:") if ipaddr == "" or ipaddr == 'exit': break else: url =

有沒有想過設計模式到底是什嗎？通過本文可以看到設計模式為什麼這麼重要，通過幾個Python的樣本展示為什麼需要設計模式，以及如何使用。設計模式是什嗎？設計模式是經過總結、最佳化的，對我們經常會碰到的一些編程問題的可重用解決方案。一個設計模式並不像一個類或一個庫那樣能夠直接作用於我們的代碼。反之，設計模式更為進階，它是一種必須在特定情形下實現的一種方法樣板。設計模式不會綁定具體的程式設計語言。一個好的設計模式應該能夠用大部分程式設計語言實現(如果做不到全部的話，具體取決於語言特性)。最為重要的是，

 本文：本文展示一些進階的Python設計結構和它們的使用方法。在日常工作中，你可以根據需要選擇合適的資料結構，例如對快速尋找性的要求、對資料一致性的要求或是對索引的要求等，同時也可以將各種資料結構合適地結合在一起，從而產生具有邏輯性並易於理解的資料模型。Python的資料結構從句法上來看非常直觀，並且提供了大量的可選操作。這篇指南嘗試將大部分常用的資料結構知識放到一起，並且提供對其最佳用法的探討。推導式(Comprehensions)如果你已經使用了很長時間的Python，那麼你至少

類和對象類和函數一樣都是Python中的對象。當一個類定義完成之後，Python將建立一個“類對象”並將其賦值給一個同名變數。類是type類型的對象(是不是有點拗口？)。類對象是可調用的(callable，實現了 __call__方法)，並且調用它能夠建立類的對象。你可以將類當做其他對象那麼處理。例如，你能夠給它們的屬性賦值，你能夠將它們賦值給一個變數，你可以在任何可調用對象能夠用的地方使用它們，比如在一個map中。事實上當你在使用map(str,

裝飾器(Decorators)裝飾器是這樣一種設計模式：如果一個類希望添加其他類的一些功能，而不希望通過繼承或是直接修改原始碼實現，那麼可以使用裝飾器模式。簡單來說Python中的裝飾器就是指某些函數或其他可調用對象，以函數或類作為可選輸入參數，然後返回函數或類的形式。通過這個在Python2.6版本中被新加入的特性可以用來實現裝飾器設計模式。順便提一句，在繼續閱讀之前，如果你對Python中的閉包(Closure)概念不清楚，請查看本文結尾後的附錄，如果沒有閉包的相關概念，很難恰當的理解Pyt

對數學家來說，Python這門語言有著很多吸引他們的地方。舉幾個例子：對於tuple、lists以及sets等容器的支援，使用與傳統數學類似的符號標記方式，還有列表推導式這樣與數學中集合推導式和集的結構式(set-builder notation)很相似的文法結構。另外一些很吸引數學愛好者的特性是Python中的iterator(迭代器)、generator(產生器)以及相關的itertools包。這些工具協助人們能夠很輕鬆的寫出處理諸如無窮序列(infinite sequence)、隨機過程(

Iconfinder 是一個表徵圖搜尋引擎，為設計師、開發人員和其他創意工作者提供精美表徵圖，目前託管超過 34 萬枚表徵圖，是全球最大的付費表徵圖庫。使用者也可以在 Iconfinder 的交易板塊上傳出售原創作品。每個月都有成千上萬的表徵圖上傳到Iconfinder，同時也伴隨而來大量的盜版圖。Iconfinder 工程師 Silviu Tantos

文法分析器描述了一個句子的文法結構，用來協助其他的應用進行推理。自然語言引入了很多意外的歧義，以我們對世界的瞭解可以迅速地發現這些歧義。舉一個我很喜歡的例子：正確的解析是串連“with”和“pizza”，而錯誤的解析將“with”和“eat”聯絡在了一起：過去的一些年，自然語言處理（NLP）社區在文法分析方面取得了很大的進展。現在，小小的 Python 實現可能比廣泛應用的 Stanford 解析器表現得更出色。文章剩下的部分首先設定了問題，接著帶你瞭解為此準備的簡潔實現。parser.py

本文執行個體講述了python下載檔案時顯示下載進度的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：將這段代碼放入你的指令碼中，類似：urllib.urlretrieve(getFile, saveFile, reporthook=report)第三個參數如下面的函數定義report，urlretrieve下載檔案時會即時回調report函數，顯示下載進度def report(count, blockSize, totalSize): percent = int(count*blockSize*1

內涵：正則匹配，正則替換，頁面抓取，圖片儲存 。實用的第一次 Python 代碼 參考#!/usr/bin/env pythonimport urllibimport re x=0def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): global x reg = 'alt=".+?" src="(.+?\.jpg)"' imgre =

動態規劃是一種用來解決定義了一個狀態空間的問題的演算法策略。這些問題可分解為新的子問題，子問題有自己的參數。為瞭解決它們，我們必須搜尋這個狀態空間並且在每一步作決策時進行求值。得益於這類問題會有大量相同的狀態的這個事實，這種技術不會在解決重疊的子問題上浪費時間。正如我們看到的，它也會導致大量地使用遞迴，這通常會很有趣。為了說明這種演算法策略，我會用一個很好玩的問題來作為例子，這個問題是我最近參加的 一個編程競賽中的 Tuenti Challenge #4 中的第 14 個挑戰問題。Train

操作：輸入帶分頁的地址，去掉最後面的數字，設定一下起始頁數和終點頁數功能：下載對應頁碼的所有頁面並儲存為HTML檔案，以目前時間命名代碼：# -*- coding: utf-8 -*- #----------------------------# 程式：百度貼吧的小爬蟲# 日期：2015/03/28# 語言：Python 2.7# 操作：輸入帶分頁的地址，去掉最後面的數字，設定一下起始頁數和終點頁數# 功能：下載對應頁碼的所有頁面並儲存為HTML檔案，以目前時間命名#---------

假如你對數獨解法感興趣，你可能聽說過精確覆蓋問題。給定全集 X 和 X 的子集的集合 Y ，存在一個 Y 的子集 Y*，使得 Y* 構成 X 的一種分割。這兒有個Python寫的例子。 X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}Y = { 'A': [1, 4, 7], 'B': [1, 4], 'C': [4, 5, 7], 'D': [3, 5, 6], 'E': [2, 3, 6, 7], 'F': [2, 7]}這個例子的唯一解是['B', 'D', 'F'

早上我偶然看見一篇介紹兩個Python指令碼的博文，其中一個效率更高。這篇博文已經被刪除，所以我沒辦法給出文章連結，但指令碼基本可以歸結如下：fast.py import timea = [i for i in range(1000000)]sum = 0t1 = time.time()for i in a: sum = sum + it2 = time.time()print t2-t1slow.py import timefrom random import