简介今天宏哥在这里首先给小伙伴们和童鞋们分享一个有关昙花的小典故：话说昙花原是一位花神，她每天都开花，四季都灿烂。她还爱上了每天给她浇水除草的年轻人。后来，此事给玉帝得知。于是，玉帝大发雷霆，要拆散鸳鸯。他将花神抓了起来，把她贬为每年只能开一瞬间的昙花，不让她再和情郎相见，还把那年轻人送去灵鹫山出家，赐名韦陀，让他忘记前尘，忘记花神。多年过去了，韦陀果真忘了花神，潜心习佛，渐有所成。而花神却怎么也忘不了那个曾经照顾她的小伙子。她知道每年暮春时分，韦陀总要下
系统 2019-09-27 17:52:23 1765
数据结构作为计算机基础的必修内容，也是很多大型互联网企业面试的必考题。可想而知，它在计算机领域的重要性。然而很多计算机专业的同学，都仅仅是了解数据结构的相关理论，却无法用代码实现各种数据结构。今日整理了一份常见数据结构的Python实现，希望大家能够参考代码，亲自动手通过代码实现各种数据结构，以巩固知识加深理解。以下内容整理于《Python实现各种常用算法》栈classStack(object):def__init__(self,limit=10):sel
系统 2019-09-27 17:52:13 1765
基础版(list方法)#比较占内存w=int(input("输入一个数字还你一个斐波那契数列："))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("开始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升级版#比较占内存num=int(input("输入一个数字还你
系统 2019-09-27 17:52:01 1765
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通
系统 2019-09-27 17:51:50 1765
点击上方“码农突围”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标摘要：分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上
系统 2019-09-27 17:51:41 1765
前言一般情况下，在函数中可以使用一个装饰器，但是有时也会有两个或两个以上的装饰器。多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则)，而调用的顺序是从外到里（就远原则）。原代码执行结果装饰顺序:就近原则被装饰的函数，组装装饰器时，是从下往上装饰执行顺序:就远原则装饰器调用时是从上往下调用为了更好的理解，找到这段话：被装饰的函数是一个妹子，装饰器是衣服。“办事情”的时候得依次把外套、衬衣、内衣脱掉，事情办完了还要依次把内衣、衬衣、外套穿上。距离“妹子”越近的装饰器代
系统 2019-09-27 17:51:26 1765
Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程
系统 2019-09-27 17:51:00 1765
模块Module定义包含一系列数据、函数、类的文件，通常以.py结尾。作用让一些相关的数据，函数，类有逻辑的组织在一起，使逻辑结构更加清晰。有利于多人合作开发。导入import1.语法：import模块名import模块名as别名2.作用：将某模块整体导入到当前模块中3.使用：模块名.成员fromimport1.语法：from模块名import成员名[as别名1]作用：将模块内的一个或多个成员导入到当前模块的作用域中。fromimport*1.语法：fro
系统 2019-09-27 17:51:00 1765
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1765
文件的数据是存放于硬盘上的，因而只存在覆盖、不存在修改这么一说，我们平时看到的修改文件，都是模拟出来的效果，具体的说有两种实现方式。一、方式一将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部读入内存,如果文件很
系统 2019-09-27 17:50:22 1765
