Python

2048的python實現。修改自某網友的代碼，解決了原網友版本的兩個小bug：1. 原版遊戲每次只消除一次，而不是遞迴消除。如 [2 ,2 ,2 ,2] 左移動的話應該是 [4, 4, 0, 0] , 而不是[8 , 0 , 0 ,0]2. 對遊戲結束的偵測有bug，已經改正。2048game.py# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jul 1 14:15:39 2014 @author: kelvin""" import random

Flask 是一種很贊的Python web架構。它極小，簡單，最棒的是它很容易學。今天我來帶你搭建你的第一個Flask web應用！和官方教程

在這篇文章中，我們將分析一個網路爬蟲。網路爬蟲是一個掃描網路內容並記錄其有用資訊的工具。它能開啟一大堆網頁，分析每個頁面的內容以便尋找所有感興趣的資料，並將這些資料存放區在一個資料庫中，然後對其他網頁進行同樣的操作。如果爬蟲正在分析的網頁中有一些連結，那麼爬蟲將會根據這些連結分析更多的頁面。搜尋引擎就是基於這樣的原理實現的。這篇文章中，我特別選了一個穩定的、”年輕”的開源項目pyspider，它是由 binux

“備忘”的定義“memoization”（備忘）這個詞是由Donald

Python中一切都是對象。類提供了建立新類型對象的機制。這篇教程中，我們不談類和物件導向的基本知識，而專註在更好地理解Python物件導向編程上。假設我們使用新風格的python類，它們繼承自object父類。定義類class 語句可以定義一系列的屬性、變數、方法，他們被該類的執行個體對象所共用。下面給出一個簡單類定義： class Account(object): num_accounts = 0 def __init__(self, name, balance):

動機我們花費大量的時間將資料從普通的交換格式（比如CSV），遷移到像數組、資料庫或者二進位儲存等高效的計算格式。更糟糕的是，許多人沒有將資料移轉到高效的格式，因為他們不知道怎麼（或者不能）為他們的工具管理特定的遷移方法。你所選擇的資料格式很重要，它會強烈地影響程式效能（經驗規律表明會有10倍的差距），以及那些輕易使用和理解你資料的人。當提倡Blaze項目時，我經常說：“Blaze能協助你查詢各種格式的資料。”這實際上是假設你能夠將資料轉換成指定的格式。進入into項目into函數能在各種資料格式

無論你在linux上娛樂還是工作，這對你而言都是一個使用python來編程的很好的機會。回到大學我希望他們教我的是Python而不是Java，這學起來很有趣且在實際的應用如yum包管理器中很有用。本篇教程中我會帶你使用python和一個稱為flask的微型架構來構建一個簡單的應用，來顯示諸如每個進程的記憶體使用量，CPU百分比之類有用的資訊。前置需求Python基礎、列表、類、函數、模組。HTML/CSS

你有多少次陷入不得不更改別人代碼的境地？如果你是一個Team Dev的一員，那麼你遇到上述境地的次數比你想要的還要多。然而，Python中有一個整潔的調試特性（像其他大多數語言一樣），在這種情況下使用非常方便。本文是一篇快速教程，希望它能讓你的編碼生活更加容易。1. 一個混亂的程式出於本教程的目的，讓我們研究一下下面的簡單程式。這個程式接收兩個命令列參數，然後執行加法和減法操作。（假設使用者輸入的是有效值，因此代碼中我們沒有進行錯誤處理。） import sysdef add(num1

本文執行個體講述了python根據出生日期獲得年齡的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：這段代碼可以根據使用者的出生日期獲得其年齡，born參數為date類型def calculate_age(born): today = date.today() try: birthday = born.replace(year=today.year) except ValueError:# raised when birth date is February 29 # and the current

本月的每月挑戰會主題是NLP，我們會在本文幫你開啟一種可能：使用pandas和python的自然語言工具包分析你Gmail郵箱中的內容。NLP-風格的項目充滿無限可能：     情感分析是對諸如線上評論、社交媒體等情感內容的測度。舉例來說，關於某個話題的tweets趨向於正面還是負面的意見？一個新聞網站涵蓋的主題，是使用了更正面/負面的詞語，還是經常與某些情緒相關的詞語？這個“正面”的Yelp點評不是很諷刺嗎？（祝最後去的那位好運！）   &

受傑森的《Almost Looks Like Work》啟發，我來展示一些病毒傳播模型。需要注意的是這個模型並不反映現實情況，因此不要誤以為是西非可怕的傳染病。相反，它更應該被看做是某種虛構的殭屍爆發現象。那麼，讓我們進入主題。這就是SIR模型，其中字母S、I和R反映的是在殭屍疫情中，個體可能處於的不同狀態。     S 代表易感群體，即健康個體中潛在的可能轉變的數量。     I 代表染病群體，即殭屍數量。

近來，越來越多的資料科學家開始使用Python，我不由得想到，儘管他們從pandas、scikit-learn和numpy這些庫中得到了不少好處，但是他們也許錯過了一些也許較老但同樣有協助的Python庫。在這篇博文裡，我將給大家推薦一些鮮為人知的庫。即便你是Python高手，也應該看一看，其中的一到兩個庫可能是你從沒見過的。1)DeloresDolorean是一個很酷的日期/時間庫。除了名字好聽之外，也是一個我曾用過的最舒心的日期/時間修改庫。它有點像javascript的moment庫，每次

從兩個優秀的世界各取所需，更高效的複用代碼。想想就醉了，.NET和python融合了。“懶惰”的程式員們，還等什嗎？Jesse Smith為您展示如何兩個語言來服務同一個.NET程式。你能集兩家所長：Python和.NET一起工作，提供可重用的代碼功能而不需要你為了一個環境重寫程式碼程式庫。通過使用IronPython

Python是一個很酷的語言，因為你可以在很短的時間內利用很少的代碼做很多事情。不僅如此，它還能輕鬆地支援多任務，比如多進程等。Python批評者有時會說Python執行緩慢。本文將嘗試介紹6個技巧，可加速你的Python應用程式。1.讓關鍵代碼依賴於外部包雖然Python讓許多編程任務變得容易，但它可能並不總能為緊急的任務提供最佳效能。你可以為緊急的任務使用C、C++或機器語言編寫的外部包，這樣可以提高應用程式的效能。這些包都是不能跨平台的，這意味著你需要根據你正在使用的平台，尋找合適的包。簡

作為一個程式員，我有時候忘了自己所具有的能力。當事情沒有按照你想要的方式發展時，卻很容易忘記你有能力去改變它。昨天，我意識到，我已經對我所出售的書的付款處理方式感到忍無可忍了。我的書完成後，我使用了三個不同的數字商品支付處理器，在對它們三個都感到不滿後，我用Python和Flask，兩個小時的時間寫出了我自己的解決方案。沒錯！兩個小時！現在，這個系統支撐著我的書籍付費流程，整個過程難以置信的簡單，你可以在20秒內購買書籍並開始閱讀。往下看，看我是如何在一夜之間完成我自己的數字商品支付解決方案的。

許多函數式文章講述的是組合，流水線和高階函數這樣的抽象函數式技術。本文不同，它展示了人們每天編寫的命令式，非函數式程式碼範例，以及將這些樣本轉換為函數式風格。文章的第一部分將一些短小的資料轉換迴圈重寫成函數式的maps和reduces。第二部分選取長一點的迴圈，把他們分解成單元，然後把每個單元改成函數式的。第三部分選取一個很長的連續資料轉換迴圈，然後把它分解成函數式流水線。樣本都是用Python寫的，因為很多人覺得Python易讀。為了證明函數式技術對許多語言來說都相同，許多樣本避免使用Pyth

本文執行個體講述了python使用多線程不斷重新整理網頁的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：這段代碼可以開通過個線程不斷重新整理指定的頁面，可用於刷票，增加網頁訪問量等等，不用再去按F5了import threadimport urllib2import sysimport timedef usage(): print 'Usage: python ' + sys.argv[0] + ' <url> <threads>' sys.exit()def

接觸 Python 不久，看到很多人寫2048，自己也搗鼓了一個，主要是熟悉Python文法。程式使用Python3 寫的，代碼150行左右，基於控制台，方向鍵使用輸入字元類比。示範圖片2048.py# -*- coding:UTF-8 -*-#! /usr/bin/python3 import random v = [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] def display(v, score): '

注:這裡忽略了產生器，裝飾器，交換變數等熟知技巧1. 函數參數unpack老生常談的了: def foo(x, y): print x, y alist = [1, 2]adict = {'x': 1, 'y': 2} foo(*alist) # 1, 2foo(**adict) # 1, 22. 鏈式比較操作符 >>> x = 3>>> 1 < x < 5True>>> 4 > x

本文討論Python的for…else和while…else文法，這是Python中最不常用、最為誤解的文法特性之一。Python中的for、while迴圈都有一個可選的else分支（類似if語句和try語句那樣），在迴圈迭代正常完成之後執行。換句話說，如果我們不是以除正常方式以外的其他任意方式退出迴圈，那麼else分支將被執行。也就是在迴圈體內沒有break語句、沒有return語句，或者沒有異常出現。考慮一個簡單的（無用的）例子： >>> for i in