1.从集合中取出最大或最小N个元素importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]print(heapq.nlargest(3,nums))#输出[42,37,23]print(heapq.nsmallest(3,nums))#输出[-4,1,2]也支持其他参数支持更为复杂的数据结构portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},{'name':'AAPL',
系统 2019-09-27 17:46:31 1872
JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。Python3中可以使用json模块来对JSON数据进行编解码，它包含了两个函数：json.dumps():对数据进行编码。json.loads():对数据进行解码。importjson#Python字典类型转换为JSON对象data={'no':1,'name':'Runoob','url':'http://www.runoob.
系统 2019-09-27 17:46:18 1872
本文以实例形式展示了Python获取电脑硬件信息及状态的实现方法，是Python程序设计中很有实用价值的技巧。分享给大家供大家参考之用。具体方法如下：主要功能代码如下：#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8fromoptparseimportOptionParserimportosimportreimportjsondefmain():try:parser=OptionParser(usage="%prog[options]
系统 2019-09-27 17:45:58 1872
在开始后面的内容之前，先来解释一下urllib2中的两个个方法：infoandgeturlurlopen返回的应答对象response(或者HTTPError实例)有两个很有用的方法info()和geturl()1.geturl()：这个返回获取的真实的URL，这个很有用，因为urlopen(或者opener对象使用的)或许会有重定向。获取的URL或许跟请求URL不同。以人人中的一个超级链接为例,我们建一个urllib2_test10.py来比较一下原始U
系统 2019-08-29 23:21:08 1872
自己写了用来压缩DC照片的，批量处理整目录文件，非常方便。需要安装PIL#!/usr/bin/envpythonimportImageimportosimportos.pathimportsyspath=sys.argv[1]small_path=(path[:-1]ifpath[-1]==/elsepath)+_smallifnotos.path.exists(small_path):os.mkdir(small_path)forroot,dirs,fi
系统 2019-08-29 22:21:26 1872
CentOS5usespython2.4,andreplacingitisnotreallyonoptionsinceyumandothercorepackagesdependonit.Mysolutionistocompile2.6anduse/optor/usr/localfortheprefix.Ialsocreateavirtualenvwiththenewpythonexecutable,sowhenI’mintheenvironment2.6b
系统 2019-08-12 09:27:05 1872
简要说明本文使用的系统为CentOS7以安装Python3.7为例，其他的3.x的话把文章中的和Python版本有关的部分稍微修改一下就好。yum源准备更新yum：sudoyum-yupdate（参数-y用于提醒系统我们知道我们正在进行更改，免去终端提示我们要确认再继续）安装yum-utils（一组扩展和补充yum的实用程序和插件）：sudoyum-yinstallyum-utils安装CentOS开发工具（用于允许从源代码构建和编译软件）：sudoyum
系统 2019-09-27 17:57:32 1871
业界传说Python平均一行代码能够顶的上几十行C/C++代码。业界还传说，C++效率能够达到Python的几十倍。对于以上二者，笔者本来感觉也许差不多只是略夸张。笔者曾经用C++和Python分别实现了不带cache的求Fibonacci数的函数，大约C++的效率确实可以达到Python效率的几十倍，不过代码量没有几十倍，只是略多。但这个毕竟是toyprogramming，如果是在一个真正实用性的项目当中，C++和Python在效率以及代码量上的对比究竟
系统 2019-09-27 17:57:17 1871
前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：https://blog.csdn.net/Carl_changxin/article/details/100824723，第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会
系统 2019-09-27 17:56:52 1871
本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eagerlearner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazylearner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。
系统 2019-09-27 17:56:08 1871
一、协程协程，又叫微线程，纤程。英文名Coroutine。协程本质上就是一个线程优点1：协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越来越明显。(简单来说没有切换的消耗)优点2：不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好，所以执行效率比多线程高很多。(没有锁的概念)因为协程是一个线程执行，那怎么利用
系统 2019-09-27 17:54:05 1871
PythonsocketC/S结构的聊天室应用服务端：#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importsocket,selectdefbroadcast_data(sock,message):forsocketinconn_list:ifsocket!=server_socketandsocket!=sock:try:socket.send(message)except:socket.close()conn_list.remov
系统 2019-09-27 17:53:37 1871
转载自我自己的github博客——>半天钟的博客元编程相关博文的目录及链接这篇博文是元编程系列博文中的其中一篇、这个系列中其他博文的目录和连接见下：使用python特性管理实例属性浅析python属性描述符（上）浅析python属性描述符（下）python导入时与运行时python元编程之动态属性python元编程之类元编程Review在上一篇博文中、我们使用python特性（property）管理了实例属性，最大的好处是：在使用property装饰器后，
系统 2019-09-27 17:53:35 1871
C=float(input("EnteradegreeinCelsius："))F=(9/5)*C+32print("{0}Celsiusis{1}Fahrenheit".format(C,F))EnteradegreeinCelsius：4343.0Celsiusis109.4FahrenheitimportmathR,H=eval(input("Entertheradiusandlengthofacylinder:"))area=R*R*math.pi
系统 2019-09-27 17:53:26 1871
本篇文章主要说明python库rsa生成密钥对，数据的加密解密，api接口的签名和验签，如有抄袭，请留言联系我。先安装pipinstallrsa安装好后，请看代码"""注意：api签名时：签名用私钥，验签用公钥数据加密时：加密用公钥，解密用私钥密钥和公钥保存的图片会在下边展示出来"""importrsa#对api的签名机制进行验证：签名用私钥，验签用公钥classRsaEncrypt:def__init__(self,sign_str):self.sign
系统 2019-09-27 17:52:43 1871
