在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......__name__) play_game 可能有人觉得这样写多此一举，有什么用？ 在某些情况下，你可能需要一次性按顺序运行多个函数，例如： def step_1(args): .......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
二分查找：基于二分查找的算法可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决该问题。具体实现方式是，先使用二分查找找到该元素的位置，然后向左和向右扩展，直到找到第一个和最后一个位置。...target and nums[rightIdx] == target: return [leftIdx, rightIdx] return [-1, -1] 线性扫描：线性扫描的思路是从左到右遍历数组...，记录第一次出现目标值的位置，然后继续遍历数组，直到找到最后一次出现目标值的位置，代码如下： def searchRange(nums, target): first, last = -1, -...if first == -1: first = i last = i return [first, last] 使用 Python...内置函数：Python 中有内置函数 bisect_left 和 bisect_right 可以帮助我们实现二分查找。
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1....解答 python: 28ms, 12mb, 100% class Solution(object): def searchRange(self, nums, target):
原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...输入一个正整数n，输出n！...scanf("%d", &n); //输入一个整数 printf("%d!...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...在下面的示例中，我们首先按星期几对数据进行分组，然后指定要查看的列——“Debit（借方）”，最后对分组数据的“Debit”列执行操作：计数或求和。...要更改agg()方法中的列名，我们需要执行以下操作： 关键字是新的列名 这些值是命名元组 pd.namedagh，第一个参数用于列，第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组...图14 可能还注意到，我们可以使用.loc方法获得与上面的groupby方法完全相同的结果。然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。...图16 图17 合并结果 最后，合并步骤很容易从我们上面获得的结果中可视化，它基本上将结果放回数据框架中，并以更有意义的方式显示，就像图17中的结果一样。
例如： s = 'abc' 上面这行代码的执行过程：先创建一个字符串对象，并初始化里面字符串的值为'a', 'b', 'c'的序列，再把指针s指向这个对象。如下图所示： ?...只是verilog是闭区间的。 在切片时，当开始下标是0，冒号前的下标可以省略；结束下标指向最后一个元素，冒号后的下标也可省略。...可以指定开始和结束索引，在一个范围内查找。 返回值：子字符串的起始索引值。index和find的区别是，当没有找到子字符串时，index报错，而find返回-1。...num指定拆分多少次，若没有指定次数，则为全部拆分。 返回值：拆分后的子字符串列表（下一次我们将要学习列表）。...有没有被python的贴心功能感动呢？ 下一次我们将学习python的列表。
此类模型通常具有较差的泛化能力。尽管它们在训练数据上运行良好，但在处理看不见的（测试）数据时通常会产生较差的性能。 您可以在 Python中的线性回归中找到关于欠拟合和过拟合的更详细说明。...在前面的示例中，您使用了一个包含 12 个观测值（行）的数据集，并获得了一个包含 9 行的训练样本和一个包含三行的测试样本。那是因为您没有指定所需的训练和测试集大小。...你会得到相同的结果，test_size=0.33因为 12 的 33% 大约是 4。 最后两个示例之间还有一个非常重要的区别：现在每次运行该函数时都会得到相同的结果。...在机器学习中，分类问题涉及训练模型以将标签应用于输入值或对输入值进行分类并将数据集分类。 在教程Logistic Regression in Python 中，您将找到一个手写识别任务的示例。...该示例提供了将数据拆分为训练集和测试集以避免评估过程中的偏差的另一个演示。
但初次接触代码的你可能需要花费一整个下午，才能弄懂它们的含义。 问题就出在那几个数字字面量上。 最初写下这个函数的人，可能是在公司成立之初加入的那位元老程序员。而他对那几个数字的含义非常清楚。...我们时常会犯这种错，而这类错误在早期特别难被发现。将这些数字字面量全部放入枚举类型中可以比较好的规避这类问题。类似的，将字符串字面量改写成枚举也可以获得同样的好处。...Python 代码在执行时会被解释器编译成字节码，而真相就藏在字节码里。...可以看到这个简单的累加语句，会被编译成包括取值和保存在内的好几个不同步骤，而在多线程环境下，任意一个其他线程都有可能在其中某个步骤切入进来，阻碍你获得正确的结果。...字符串拼接并不慢 我刚接触 Python 不久时，在某个网站看到这样一个说法： “Python 里的字符串是不可变的，所以每一次对字符串进行拼接都会生成一个新对象，导致新的内存分配，效率非常低”。
业务开发中很多人可能面临这种情况： 1、任务每次都延期，任务时间并没有通过拆分后单个评估，而是全凭拍脑袋 2、很多函数超过80行，大的意群没空行，没拆分出子函数，导致别人阅读你的代码非常痛苦 3、写代码没有灵活性...有了分解得很小的任务，我们就可以很容易完成一个开发循环，也就让计划调整成为了可能。软件行业在倡导拥抱变化，而任务分解是拥抱变化的前提。...2.2 函数拆分 很多人喜欢把所有代码写到一起，导致一个函数可能好几百行，如果其他人修改你的代码，极其痛苦。...如果写到一个大的业务代码中，需要理解上下文，这样修改的难度就很大了。 比如这里 我们替换了第三部分，参数返回值可以不变，只修改逻辑就好了。...最后也是最重要的一点是，多读有助于提高代码健壮性，可维护性的图书，在本人的另外一篇博客上有超多推荐，欢迎参考。
我们需要解码，获得原来的链接，然后才能下载 接下来一步一步来看怎么解码 js 逆向 右键查看元素，可以看到 data-video 所对的值是一串乱码，而 src 所对的值是视频播放的的链接 随便点开一个视频...的字段，这个函数可能就是解码的函数了，两个绿色断点中间的部分 在这行代码行数那里打断点，按 F5 刷新，运行到这里会停止，网页呈灰色状态，然后看看这个 decodeMp4 函数里，有没有调用了其他函数...，这里发现了一个 atob 函数，把鼠标悬停在上面可以看到调用的地方，点击 点击后看到了这个函数，它最后返回了一个值，好了现在解码函数都找到了，需要把他们扣出来结合 Python使用 扣代码 在这个...：这是 js 在前端显示的语法，删掉 某个变量没定义：可能在扣函数时，原 js 代码中在这个函数前后可能有定义，但我们只扣了函数，没扣变量，也扣下来 this。。。...：因为在原 js 代码中是，函数内部调用函数内部，扣出来后要改成调用的函数名 没有了错误后，接下来用 python 调用了，python 执行 js 代码，使用了 execjs 库执行。
他只要先给 add_notification 方法添加一个可选参数 enable_sms=False，当传值为 True时调用 fancy_site.marketing 模块里的 send_sms 函数就行...而解释器在加载 marketing 模块的过程中，又反过来发现自己需要依赖 users 模块里面的 User 对象。 如此一来，整个模块依赖关系成为了环状，程序自然也就没法执行下去了。 ?...因为 Python 的 import 语句非常灵活，他只需要 把在 users 模块内导入 send_sms 函数的语句挪到 add_notification 方法内，延缓 import 语句的执行就行啦...在新代码中，他创建了一个专门负责通知与消息类的工具模块 msg_utils，然后把 send_sms 函数挪到了里面。...之前在函数内部 import 的“延迟导入”技巧，自然也就没有用武之地了。 小 R 修改后的代码获得了大家的认可，很快就被合并到了主分支。故事暂告一段落，那么这个故事告诉了我们什么道理呢？
用*实现字符串的重复是非常有意思的一个运算符，在很多编程语言中，要表示一个有10个a的字符串，你只能写成"aaaaaaaaaa"，但是在Python中，你可以写成'a' * 10。...；在Python中，字符串的索引也可以是从-1到-N的整数，其中-1是最后一个字符的索引，而-N则是第一个字符的索引，通常称之为负向索引。...()) 2.查找操作如果想在一个字符串中从前向后查找有没有另外一个字符串，可以使用字符串的find或index方法。...# 7# 从后向前查找字符o出现的位置(相当于最后一次出现)print(s.rfind('o')) # 123.格式化字符串在Python中，字符串类型可以通过center、ljust、rjust...，在这种以f打头的字符串中，{变量名}是一个占位符，会被变量对应的值将其替换掉，代码如下所示。
图片来源：pexels Python 是一门强大的动态语言，那动态体现在哪里，强大又体现在哪里呢？ 除了好的方面，Python 的动态性是否还藏着一些使用陷阱呢，有没有办法识别与避免呢？...沿着它的动态特性话题，猫哥有几篇文章依次探及了：动态修改变量、动态定义函数、动态执行代码等内容，然而，当混合了变量赋值、动态赋值、命名空间、作用域、函数的编译原理等等内容时，问题就可能会变得非常棘手。...# 输出：2 exec() 函数的代码块中定义了变量 y，这个值可以被随后的 locals() 取到，在赋值后也打印了出来。...然而，如果想要验证一下，在函数中增加一个 locals() 的打印，这个动作却会影响到最终的执行结果。...关于函数的编译，我在《Python与家国天下》中写到了对抽象语法树的分析，Python 在编译时就确定了局部作用域内合法的变量名，在运行时再与内容绑定。
比如，对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。当获得人脸时，我们只选择人脸区域并在其中搜索眼睛，而不是搜索整个图像。它提高了准确性（因为眼睛总是在脸）和性能（因为我们在一个小区域内搜索）。...但是以最快的方式获得它更重要。 在图像处理中，由于你每秒处理大量操作，因此你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且还要以最快的方式提供解决方案，这是必须的。...除了 OpenCV，Python 还提供了一个模块 time，有助于测量执行时间。另一个模块 profile 有助于获得关于代码的详细报告，例如代码中每个函数花费了多少时间，函数被调用了多少次等。...使用 OpenCV 测量性能 cv.getTickCount 函数返回从机器开启的那一刻到调用此函数的那一刻的时钟周期数。因此，如果你在函数执行之前和之后调用它，你将获得用于执行函数的时钟周期数。...尽可能避免在 Python 中使用循环，尤其是双/三循环等。它们天生就很慢。 尽可能将算法/代码矢量化，因为 Numpy 和 OpenCV 针对矢量运算进行了优化。 利用缓存一致性。
每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。...项和该项在散列表中所属的槽之间的映射被称为hash函数。hash函数将接收集合中的任何项，并在槽名范围内（0和m-1之间）返回一个整数。...分组求和法将项划分为相等大小的块（最后一块可能不是相等大小）。然后将这些块加载一起求出散列值 用于构造散列函数的另一数值技术被称为平方取中法。首先对该项平方，然后提取一部分数字结果。...不是将列表拆分为连续项的子列表，希尔排序使用增量i，有时也称为gap，通过选择i个项的所有项来创建子列表。 ? 乍一看，可能认为希尔排序不会比插入排序更好，因为他最后一步执行了完整的插入排序。...快速排序 快速排序使用分而治之来获得与归并排序相同的优点，而不使用额外的存储。 快速排序首先选择一个值，该值称为枢轴值。枢轴值得作用是帮助拆分列表。
他只要先给 add_notification 方法添加一个可选参数 enable_sms=False，当传值为 True 时调用 fancy_site.marketing 模块里的 send_sms 函数就行...而解释器在加载 marketing 模块的过程中，又反过来发现自己需要依赖 users 模块里面的 User 对象。如此一来，整个模块依赖关系成为了环状，程序自然也就没法执行下去了。...因为 Python 的 import 语句非常灵活，他只需要 把在 users 模块内导入 send_sms 函数的语句挪到 add_notification 方法内，延缓 import 语句的执行就行啦...在新代码中，他创建了一个专门负责通知与消息类的工具模块 msg_utils，然后把 send_sms 函数挪到了里面。...之前在函数内部 import 的“延迟导入”技巧，自然也就没有用武之地了。小 R 修改后的代码获得了大家的认可，很快就被合并到了主分支。故事暂告一段落，那么这个故事告诉了我们什么道理呢？
目录 python线程入门 线程与进程 线程 总结 参考 python线程入门 正常情况下，我们在启动一个程序的时候。这个程序会先启动一个进程，启动之后这个进程会启动起来一个线程。...软件发展： 单进程单线程 多线程单进程的程序， 同一个进程下的多个线程可能在多颗CPU上执行，一个线程不可能同时在多个cpu上。...正是这种乱才整明白了确实三个函数在同时运行。 如果想让结果看起来规则一些可以考虑使用join()方法,join()可以理解为, 函数是按顺序执行的. 但是有时候这并不是我们想要的....程序运行的时候最先启动的一定就是主线程，主线程负责拉起子线程用于干活。例子中运行函数foo()线程其实都是子线程。因此可以说多线程其实就是多个子线程。那么程序运行完最后一个退出的也肯定就是主线程。...即最后 输出 MainThread over 线程锁(Lock) 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以
如果在执行过程中出现错误，则在继续之前请先解决当前错误，因为Jupyter Notebook中每个代码片段的执行都要依赖之前的执行结果（错误可能与Python的版本兼容性有关，或者缺失了必须安装的依赖库文件...Python库中的info()函数也是查看数据集所包含的数据类型、数量和空值的好方法（代码清单⑤）。...在清理阶段，我们已经放弃了一些无用的数据特征，同时也清除了可能存在的空值，我们也不用担心相关性或多重共线性，因为在最终模型中，我们仅会使用四个简单的特征。 1....你所关注的是尽可能希望获得较低的RMSE值，因此我们的目标是不断调整数据和模型，直到RMSE值停止继续降低为止。...上述结果，也就是我们基于目前选择的数据特征和拆分种子值（我们在train_test_split函数上应用的种子，这可以确保我们每次都得到相同的数据分割）所得到的结果。
Day 14 高阶函数 在Python中，函数被视为第一类公民，允许对函数执行以下操作： 一个函数可以被作为另一个函数的一或多个参数 一个函数可以被作为结果或另一个函数返回 一个函数可以被修改 一个函数可以赋值给一个变量...在本节中，我们将介绍如下内容： 将函数作为一个参数 将函数作为另外一个函数的返回值 使用Python闭包和装饰器 函数作为参数 def sum_numbers(nums): # 正常函数 return...，高阶函数根据传递的参数返回不同计算函数，然后在进行最后赋值计算。...在Python中，闭包是通过在另一个封装函数中嵌套一个函数，然后返回内部函数来创建的。请参阅下面的示例。...(10)) # 20 回过头来引用下维基百科中更为严谨的定义： 在一些语言中，在函数中可以（嵌套）定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。
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