一、对列表（list）进行排序推荐的排序方式是使用内建的sort()方法，速度最快而且属于稳定排序复制代码代码如下:>>>a=[1,9,3,7,2,0,5]>>>a.sort()>>>printa[0,1,2,3,5,7,9]>>>a.sort(reverse=True)>>>printa[9,7,5,3,2,1,0]>>>b=['e','a','be','ad','dab','dbc']>>>b.sort()>>>printb['a','ad','be'
系统 2019-09-27 17:48:22 1802
python解释器运行代码的流程启动python解释器(相当于文本编辑器)打开文件,显示这个字符并检查语法(涉及字符编码,a=1只是一个很普通的字符)解释字符(涉及字符编码,再去内存空间生成一个a=1的变量)python2用的是ascii,python3默认是utf8读取字符#coding:gbk会告诉python3解释器用gbk编码读取字符python3(了解)你看到的其实是unicode但是终端帮你把这个unicode的0和1做一个转换,从unicod
系统 2019-09-27 17:48:12 1802
思路：1、画一张白色的图片（大小为：200*50）2、逐个填充像素点，每个像素点随机3、往图片上写入字符字符随机生成字符的颜色是随机的字符的组成：大写字母、小写字母以及数字fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontimportnumpyasnpdefbgcolor():returnnp.random.randint(64,255),np.random.randint(64,255),np.random.randint(64
系统 2019-09-27 17:48:05 1802
最近开发Erlang,对其字符串处理能力无言至极,于是决定把它和python联合起来,打造一个强力的分布式系统,等将来需要系统级开发时,我再把C++/C组合进来.首先参考了Erlang官方文档和http://blog.developers.api.sina.com.cn/?tag=erlang以及http://kazmier.net/computer/port-howto/.研读了将近24个小时,才终于完全把问题解决.起名为town，town在英文里表示集
系统 2019-09-27 17:48:01 1802
Matplotlib简介Matplotlib是一个Python工具箱，用于科学计算的数据可视化。借助它，Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。最初是模仿了Matlab图形命令,但是与Matlab是相互独立的.通过Matplotlib中简单的接口可以快速的绘制2D图表初试MatplotlibMatplotlib中的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API.复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplo
系统 2019-09-27 17:47:25 1802
本文实例为大家分享了python-opencv鼠标事件画框圈定目标的具体代码，供大家参考，具体内容如下在视频/相机中，用鼠标画矩形框，圈定目标，从而获得鼠标的起始坐标点a、终止坐标点b#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueDec2709:32:022016@author:http://blog.csdn.net/lql0716"""importcv2importnumpyasnpcurrent_pos=Nonetl=Noneb
系统 2019-09-27 17:47:09 1802
默认dict，代表dict.keys()，而不是dict.items()排序字典，sorted(a.items(),key=lambdakv:kv[-1])，但是返回的是list，[('b',0),('a',1),('c',2)]，然后再用dict[]一次，就能得到字典。注意，字典的Key可以不是字符。{0:'0'}dict.update({2:30})。添加字典的元素,两个字典的内容相加，就是用dict_a.updata(dict_b)。删除字典中的某个
系统 2019-09-27 17:46:33 1802
声明本文基于Python2.7语言，给出判断列表是否已排序的多种方法，并在作者的WindowsXP主机(PentiumG6302.7GHz主频2GB内存)上对比和分析其性能表现。一.问题提出Haskell培训老师提出一个问题：如何判断列表是否已经排序？排序与否实际只是相邻元素间的某种二元关系，即a->a->Bool。所以第一步可以把二元组列表找出来；第二步是把这个函数作用于每个元组，然后用and操作。老师给出的实现代码如下：pairlst=ziplst(t
系统 2019-09-27 17:46:24 1802
本文较为详细的分析了Python解释执行的原理，对于深入理解Python可以起到一定的帮助作用。具体分析如下：首先，这里的解释执行是相对于编译执行而言的。我们都知道，使用C/C++之类的编译性语言编写的程序，是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言，经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件。运行该程序的时候，就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行。但是对于Python而言，python源码不需要编译成二进制代码，它可以直接从源代码运行程序。当我们运行
系统 2019-09-27 17:46:15 1802
为了加快网站的加载速度，我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理，费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好，按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍（文档很短）。使用的时候，只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时，DjangoC
系统 2019-09-27 17:46:13 1802
