Python

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

我的Raspberry Pi 2昨天剛郵到，這傢伙看上去很小巧可愛。這小傢伙有4核900MHZ的處理器，1G記憶體。要知道，Raspberry Pi 2 可比我中學電腦實驗室裡大多數電腦快多了。話說，自從Raspberry Pi 2發布以來，我收到了很多請求，要求我能寫一個在它上面安裝OpenCV和Python的詳細說明。因此如果你想在Raspberry Pi啟動運行OpenCV和Python，就往下面看！在博文的剩餘部分，我將提供在Raspberry Pi 2 和Raspberry Pi B+

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

樸素貝葉斯演算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。通過本教程，你將學到樸素貝葉斯演算法的原理和Python版本的逐步實現。更新：查看後續的關於樸素貝葉斯提示的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm”樸素貝葉斯分類器，Matt

編寫相容Python2.x與3.x代碼當我們正處於Python 2.x到Python 3.x的過渡期時，你可能想過是否可以在不修改任何代碼的前提下能同時運行在Python 2和3中。這看起來還真是一個合理的訴求，但如何開始呢？哪些Python 2 代碼在 3.x 解譯器執行時容易出狀況呢？print vs

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

你寫了一個Python

本文執行個體講述了python計算N天之後日期的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：python計算N天之後的日期，可以自己寫成一個函數，想得到幾天后的日期都行#! /usr/bin/env python#coding=utf-8import timeimport datetimed1 = datetime.datetime.now()d3 = d1 + datetime.timedelta(days =10)print str(d3)print d3.ctime()輸出結果如下：2015-0

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

它是什嗎？ >>> type(NotImplemented)NotImplemented 是Python在內建命名空間中的六個常數之一。其他有False、True、None、Ellipsis 和 __debug__。和 Ellipsis很像，NotImplemented 能被重新賦值（覆蓋）。對它賦值，甚至改變屬性名稱， 不會產生 SyntaxError。所以它不是一個真正的“真”常數。當然，我們應該永遠不改變它。 但是為了完整性： >>> None =

Flask 是一個 Python 實現的 Web 開發微架構。這篇文章是一個講述如何用它實現傳送視頻資料流的詳細教程。我敢肯定，現在你已經知道我在O'Reilly

在公司裡做的一個介面系統，主要是對接第三方的系統介面，所以，這個系統裡會和很多其他公司的項目互動。隨之而來一個很蛋疼的問題，這麼多公司的介面，不同公司介面的穩定性差別很大，訪問量大的時候，有的不怎麼行的介面就各種出錯了。這個介面系統剛剛開發不久，整個系統中，處於比較邊緣的位置，不像其他項目，有日誌庫，還有簡訊警示，一旦出問題，很多情況下都是使用者反饋回來，所以，我的想法是，拿起python，為這個項目寫一個監控。如果在調用某個第三方介面的過程中，大量出錯了，說明這個介面有有問題了，就可以更快的採

在我上一篇文章，我搭了一個架構，類比了Flask網站上“@app.route(‘/')”第一條例子的行為。如果你錯過了那篇“這不是魔法”，請點擊這裡。在這篇文章中，我們打算稍微調高點難度，為我們的URL加入可變參數的能力，在本文的最後，我們將支援下述程式碼片段所期望達到的行為。 app = Flask(__name__) @app.route("/hello/")def hello_user(username): return "Hello

運行方法： 1. 開啟python2 IDLE； 2. 輸入 from craps import * 3. 按提示輸入運行命令。例如，玩遊戲就輸入play（）；查看餘額就輸入check_bankroll()； 自動玩看勝率就輸入auto（）craps.pyimport random point_set = Falsebet = 10bankroll = 1000sim_win = 0sim_lose = 0 print """ Welcome to

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

初試牛刀假設你希望學習Python這門語言，卻苦於找不到一個簡短而全面的入門教程。那麼本教程將花費十分鐘的時間帶你走入Python的大門。本文的內容介於教程(Toturial)和速查手冊(CheatSheet)之間，因此只會包含一些基本概念。很顯然，如果你希望真正學好一門語言，你還是需要親自動手實踐的。在此，我會假定你已經有了一定的編程基礎，因此我會跳過大部分非Python語言的相關內容。本文將高亮顯示重要的關鍵字，以便你可以很容易看到它們。另外需要注意的是，由於本教程篇幅有限，有很多內容我會直

在Python中有一些內建的資料類型，比如int, str, list, tuple, dict等。Python的collections模組在這些內建資料類型的基礎上，提供了幾個額外的資料類型：namedtuple, defaultdict, deque, Counter, OrderedDict等，其中defaultdict和namedtuple是兩個很實用的擴充類型。defaultdict繼承自dict，namedtuple繼承自tuple。一、defaultdict 1.

如果你從來沒有使用過Python，我強烈建議你閱讀Python introduction，因為你需要知道基本的文法和類型。包管理Python世界最棒的地方之一，就是大量的第三方程式包。同樣，管理這些包也非常容易。按照慣例，會在 requirements.txt 檔案中列出項目所需要的包。每個包佔一行，通常還包含版本號碼。這裡有一個例子，本部落格使用Pelican： pelican==3.3Markdownpelican-extended-sitemap==1.0.0Python

在運行複雜的Python程式時，執行時間會很長，這時也許想提高程式的執行效率。但該怎麼做呢？首先，要有個工具能夠檢測代碼中的瓶頸，例如，找到哪一部分執行時間比較長。接著，就針對這一部分進行最佳化。同時，還需要控制記憶體和CPU的使用，這樣可以在另一方面最佳化代碼。因此，在這篇文章中我將介紹7個不同的Python工具，來檢查代碼中函數的執行時間以及記憶體和CPU的使用。1. 使用裝飾器來衡量函數執行時間有一個簡單方法，那就是定義一個裝飾器來測量函數的執行時間，並輸出結果： import

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 =