Python

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

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):

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

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.__

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,

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

這篇文章收集了我在Python新手開發人員寫的代碼中所見到的不規範但偶爾又很微妙的問題。本文的目的是為了協助那些新手開發人員渡過寫出醜陋的Python代碼的階段。為了照顧目標讀者，本文做了一些簡化（例如：在討論迭代器的時候忽略了產生器和強大的迭代工具itertools）。對於那些新手開發人員，總有一些使用反模式的理由，我已經嘗試在可能的地方給出了這些理由。但通常這些反模式會造成代碼缺乏可讀性、更容易出bug且不符合Python的代碼風格。如果你想要尋找更多的相關介紹資料，我極力推薦The

執行個體的背景說明假定一個個人資訊系統，需要記錄系統中各個人的故鄉、居住地、以及到過的城市。資料庫設計如下：Models.py 內容如下： from django.db import models class Province(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) def __unicode__(self): return self.name class City(models.Model): name =

假設你有一個很大的資料集，非常非常大，以至於不能全部存入記憶體。這個資料集中有重複的資料，你想找出有多少重複的資料，但資料並沒有排序，由於資料量太大所以排序是不切實際的。你如何來估計資料集中含有多少無重複的資料呢？這在許多應用中是很有用的，比如資料庫中的計劃查詢：最好的查詢計劃不僅僅取決於總共有多少資料，它也取決於它含有多少無重複的資料。在你繼續讀下去之前，我會引導你思考很多，因為今天我們要討論的演算法雖然很簡單，但極具創意，它不是這麼容易就能想出來的。一個簡單的樸素基數估計器讓我們從一個簡單的

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