簡介今天宏哥在這里首先給小伙伴們和童鞋們分享一個有關曇花的小典故：話說曇花原是一位花神，她每天都開花，四季都燦爛。她還愛上了每天給她澆水除草的年輕人。后來，此事給玉帝得知。于是，玉帝大發雷霆，要拆散鴛鴦。他將花神抓了起來，把她貶為每年只能開一瞬間的曇花，不讓她再和情郎相見，還把那年輕人送去靈鷲山出家，賜名韋陀，讓他忘記前塵，忘記花神。多年過去了，韋陀果真忘了花神，潛心習佛，漸有所成。而花神卻怎么也忘不了那個曾經照顧她的小伙子。她知道每年暮春時分，韋陀總要下
系統 2019-09-27 17:52:23 1765
數據結構作為計算機基礎的必修內容，也是很多大型互聯網企業面試的必考題。可想而知，它在計算機領域的重要性。然而很多計算機專業的同學，都僅僅是了解數據結構的相關理論，卻無法用代碼實現各種數據結構。今日整理了一份常見數據結構的Python實現，希望大家能夠參考代碼，親自動手通過代碼實現各種數據結構，以鞏固知識加深理解。以下內容整理于《Python實現各種常用算法》棧classStack(object):def__init__(self,limit=10):sel
系統 2019-09-27 17:52:13 1765
基礎版(list方法)#比較占內存w=int(input("輸入一個數字還你一個斐波那契數列："))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("開始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升級版#比較占內存num=int(input("輸入一個數字還你
系統 2019-09-27 17:52:01 1765
Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。py1、關鍵代碼可以依賴于擴展包Python使許多編程任務變得簡單，但是對于很關鍵的任務并不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴于平臺的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平臺相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通
系統 2019-09-27 17:51:50 1765
點擊上方“碼農突圍”，馬上關注，每天早上8:50準時推送真愛，請置頂或星標摘要：分享個Python神工具。長時間使用瀏覽器會積累大量瀏覽器歷史記錄，這些是很隱私的數據，里面甚至可能有一些不可描述的網站或者搜索記錄不想讓別人知道。不過，我們自己可能會感興趣，天天都在上網，想知道長期下來是都在摸魚還是有認真工作。其次，了解下自己每天打開多少次網頁、哪些網站上的最多、常搜哪些關鍵詞，這些也很有趣。下面就來給大家介紹一款Python編寫的神工具，可以一鍵分析你的上
系統 2019-09-27 17:51:41 1765
前言一般情況下，在函數中可以使用一個裝飾器，但是有時也會有兩個或兩個以上的裝飾器。多個裝飾器裝飾的順序是從里到外(就近原則)，而調用的順序是從外到里（就遠原則）。原代碼執行結果裝飾順序:就近原則被裝飾的函數，組裝裝飾器時，是從下往上裝飾執行順序:就遠原則裝飾器調用時是從上往下調用為了更好的理解，找到這段話：被裝飾的函數是一個妹子，裝飾器是衣服。“辦事情”的時候得依次把外套、襯衣、內衣脫掉，事情辦完了還要依次把內衣、襯衣、外套穿上。距離“妹子”越近的裝飾器代
系統 2019-09-27 17:51:26 1765
Python這門解釋性語言也有專門的線程模型，Python虛擬機使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解釋器鎖）來互斥線程對共享資源的訪問，但暫時無法利用多處理器的優勢。在Python中我們主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現的，其中Python的threading模塊是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的被使用，所以我們使用threading模塊實現多線程編程。這篇文章我們主要來看看Python對多線程
系統 2019-09-27 17:51:00 1765
模塊Module定義包含一系列數據、函數、類的文件，通常以.py結尾。作用讓一些相關的數據，函數，類有邏輯的組織在一起，使邏輯結構更加清晰。有利于多人合作開發。導入import1.語法：import模塊名import模塊名as別名2.作用：將某模塊整體導入到當前模塊中3.使用：模塊名.成員fromimport1.語法：from模塊名import成員名[as別名1]作用：將模塊內的一個或多個成員導入到當前模塊的作用域中。fromimport*1.語法：fro
系統 2019-09-27 17:51:00 1765
作為Python程序員，應該能夠正視Python的優點與缺點。眾所周之，Python的運行速度是很慢的，特別是大數據量的運算時，Python會慢得讓人難以忍受。對于這種情況，“專業”的解決方案是用上numpy或者opencl。不過有時候為了一點小功能用上這種重型的解決方案很不劃算，或者有時候想要實現的操作在numpy里面沒有，需要我們自己用C語言來編寫。總之，我們使用Python與C++的混合編程能夠加快程序熱點的運算速度。首先要提醒大家注意的是，在考慮聯
系統 2019-09-27 17:50:46 1765
文件的數據是存放于硬盤上的，因而只存在覆蓋、不存在修改這么一說，我們平時看到的修改文件，都是模擬出來的效果，具體的說有兩種實現方式。一、方式一將硬盤存放的該文件的內容全部加載到內存，在內存中是可以修改的，修改完畢后，再由內存覆蓋到硬盤（word，vim，nodpad++等編輯器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部讀入內存,如果文件很
系統 2019-09-27 17:50:22 1765
