Python

標籤：一、速查手冊1.字串格式化代碼：格式描述%%百分比符號標記%c字元及其ASCII碼%s字串%d有符號整數(十進位)%u不帶正負號的整數(十進位)%o不帶正負號的整數(八進位)%x不帶正負號的整數(十六進位)%X不帶正負號的整數(十六進位大寫字元)%e浮點數字(科學計數法)%E浮點數字(科學計數法，用E代替e)%f浮點數字(用小數點符號)%g浮點數字(根據值的大小採用%e或%f)%G浮點數字(類似於%g)%p指標(用十六進位列印

標籤：Thread 是threading模組中最重要的類之一，可以使用它來建立線程。有兩種方式來建立線程：一種是通過繼承Thread類，重寫它的run方法；另一種是建立一個threading.Thread對象，在它的初始化函數（__init__）中將可調用對象作為參數傳入。下面分別舉例說明。先來看看通過繼承threading.Thread類來建立線程的例子：#coding=gbkimport threading, time, randomcount = 0class

標籤：閉包   python   函數式編程   Python函數式編程開始我們會瞭解什麼是函數式編程： 函數：function 函數式：functional，一種編程範式 函數式編程特點：把計算視為函數而非指令，貼近計算 純函數式編程：不需要變數，沒有副作用，測試簡單，支援高階函數，代碼簡潔Python支援的函數式編程特點： 不是純函數式編程：允許有變數 支援高階函數：函數也可以作為變數傳入

標籤：1.8 函數      pow（x，y） x^y      abs(x)          取數的絕對值      round（x）   會把浮點數四捨五入為最接近的整數      floor（x）     向下取整的函數，但是需要先import  math模組1.9

標籤：python   刪除   數組   複製   指標   如下的一段小程式，#-*-coding:utf-8-*-arr=[1,2,3];for a in arr: if a<3: arr.remove(a);print

標籤：首先來描述下環境，在機器上有很多個JAVA程式，我們在每個JAVA程式裡都配置了一個啟動|停止|重啟的指令碼 舉個例子： 我們現在要同時運行這些指令碼，來達到快速啟動所有的JAVA程式，如果我們只用多線程的話，線程是不會返回訊息給父進程，我們如何才能知道這些程式是啟動成功了呢？ 所以我們用到了隊列來管理。 """我試過gevent,但是會在command這裡造成阻塞""" gevent代碼如下  如果有朋友知道如何最佳化，請您告訴我

標籤： 1 # Bellman-Ford核心演算法 2 # 對於一個包含n個頂點，m條邊的圖, 計算源點到任意點的最短距離 3 # 迴圈n-1輪，每輪對m條邊進行一次鬆弛操作 4 5 # 定理： 6 # 在一個含有n個頂點的圖中，任意兩點之間的最短路徑最多包含n-1條邊 7 # 最短路徑肯定是一個不包含迴路的簡單路徑（迴路包括正權迴路與負權迴路） 8 # 1. 如果最短路徑中包含正權迴路，則去掉這個迴路，一定可以得到更短的路徑 9 # 2.

標籤： 1 # 完全樹 最小堆 2 class CompleteTree(list): 3 def siftdown(self,i): 4 """ 對一顆完全樹進行向下調整，傳入需要向下調整的節點編號i 5 當刪除了最小的元素後，當新增加一個數被放置到堆頂時， 6 如果此時不符合最小堆的特性，則需要將這個數向下調整，直到找到合適的位置為止""" 7 n = len(self) 8 # 當 i

標籤：# 棧# 其實python裡面的list就可以當棧使用啦，用collections.deque也可以# 1. 入棧 list.append(item)# 2. 出棧 item = list.pop()# 3. 對於首元素出棧，還可以 item = list.pop(0) 和隊列概念一樣# 4. 其實還可以任意元素出棧 item = list.pop(i) 相當於刪除第i個元素#

標籤：具體的資料結構可以參考下面的這兩篇部落格：python 資料結構之單鏈表的實現：http://www.cnblogs.com/yupeng/p/3413763.htmlpython 資料結構之雙向鏈表的實現：http://www.cnblogs.com/yupeng/p/3413800.html 我這裡只實現了單鏈表的類型，代碼也相對精簡一點：先構造關於節點的類：1 class Node:2 def __init__(self,data=None,next=None):3

標籤：按照《啊哈》裡的思路實現這道題目，但是和結果不一樣，我自己用一幅牌試了一下，發現是我的結果像一點，可能我理解的有偏差。# 小貓釣魚# 計算桌上每種牌的數量# 使用defaultdict類，並設定預設類型為int型，即預設值為0# cardcounts = defaultdict(int) # 不過deque有對應的方法def henhenhaahaa(): from collections import deque hen = deque() #

標籤： 1 import numpy as np 2 3 def SumSquareError(dataset,A): 4 # 輸入目標資料集與假設曲線函數，計算誤差平方和 5 # 資料形式 dataset[i] = [x,y]，y = hypfunc(x) 6 # A： 多項式係數[a0,a1,...,an-1] 7 hypresult = [hypfunc(dataset[i,0],A) for i in range(dataset.shape[0])]

標籤：根據維基百科的虛擬碼實現：廣度優先BFS：使用隊列，集合標記初始結點已被發現，放入隊列每次迴圈從隊列彈出一個結點將該節點的所有相連結點放入隊列，並標記已被發現通過隊列，將迷宮路口所有的門開啟，從一個門進去繼續開啟裡面的門，然後返回前一個門處 1 """ 2 procedure BFS(G,v) is 3 let Q be a queue 4 Q.enqueue(v) 5 label v as discovered 6 while Q is not

標籤：參考李航《統計學習方法》 一開始的感知機章節，看著不太複雜就實現一下。。。 1 """ 2 感知機學習演算法的原始形式 3 例2.1 4 """ 5 import numpy as np 6 7 class Perceptron: 8 def __init__(self,w,b,alpha): 9 self.w = w10 self.b = b11 self.alpha = alpha12 13 def loss(self,

標籤：隊列結構可以使用數組來類比，只需要設定頭和尾的兩個標記參考自《啊哈》 1 # 按書中的代碼會出現索引越界的問題（書中申請了超量的空間） 2 # 嘗試令tai初始為len(q)-1則不會出錯但少了最後一位 3 # 通過異常處理，捕獲出界異常則直接跳出迴圈 4 def queue_demo1(q): 5 newq = [] 6 head = 0 7 tail = len(q) # 記錄隊列最後一位 8 9

標籤： 1 class TrieTree(): 2 def __init__(self): 3 self.root = {} 4 5 def addNode(self,str): 6 # 樹中每個結點(除根節點)，包含到該結點的單詞數，以及該結點後面出現字母的鍵 7 nowdict = self.root 8 for i in range(len(str)): 9 if str[i]

標籤：python   read   open   error   UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x9d in position 1270: illegal multibyte sequence上面是遇到的錯誤，本來想完成讀檔案，再寫入另一檔案的。但是在 fp.read()

標籤：import osimport timeimport sysfrom xml.dom import minidom, Node from xml.dom.minidom import parse,parseStringfrom stat import *import xml.etree.ElementTree as ET#刪除1day前的日誌def DelLog(filepath): if not os.path.isdir(filepath) and not

標籤：webqq   hash   python   目前，在擷取群列表時，需要post一個hash值，計算函數在js中，具體位置詳見注釋部分。另外，此部分更改的頻率很快，應該很快就變了。#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-def getHashCode(b, j): """ get the

標籤：python   模型持久化   模型儲存   模型回調   joblib   在做模型訓練的時候，尤其是在訓練集上做交叉驗證，通常想要將模型儲存下來，然後放到獨立的測試集上測試，下面介紹的是Python中訓練模型的儲存和再使用。scikit-learn已經有了模型持久化的操作，匯入joblib即可from