查看字节码可以帮助我们更好的理解python的执行流程，本文记录 python 生成函数字节码的方法。 简介 既然叫“字节码”，这些操作码自然是以字节为单位的咯，于是最多只能表示256个不同的操作码。Python实际上只用了百来个操作码。 操作码小于90的为无参数的，指令仅包含操作码自身，共1字节；大于等于90的，则每条指令在操作码之后还带有1个参数，参数长度为2字节，共3字节。 Python程序的字节码在运行时以PyStringObject的形式保存在PyCodeObject的co_code域里。c
如果你曾经写过或者用过 Python，你可能已经习惯了看到 Python 源代码文件；它们的名称以.Py 结尾。你可能还见过另一种类型的文件是 .pyc 结尾的，它们就是 Python “字节码”文件。这里转载一篇文章，专门讲解 Python 字节码的相关内容，给大家看看。
Python 代码先被编译为字节码后，再由Python虚拟机来执行字节码， Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言， 一个Python语句会对应若干字节码指令，虚拟机一条一条执行字节码指令， 从而完成程序执行。 Python dis 模块支持对Python代码进行反汇编， 生成字节码指令。 先来一小段代码：
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
真正的Python字节码 现在让进入真正的Python字节码中，从一个简单的函数开始：
离散课上图论的时候讲了理论知识，但是还没实践过，于是拿python写了一下，顺便做个笔记防止忘记。
这一周的四道题倒是挺顺利地就搞定了，不过鉴于第一名也就花了5分钟，实在是也没啥成就感……
python交换两个值得方法非常简单，即a,b=b,a，一步操作就交换了两个值，那么这是为什么呢？
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如果你曾经编写亦或只是使用Python语言，那么你可能已经习惯了看Python源码文件; 源码的文件名以.py结尾。或许你也已经注意到了另一种类型的文件，文件名以.pyc结尾，或许你已经听说过它们就是Python的“字节码”文件。（但在Python 3上却难觅其踪 -- 原因是它们不再与.py文件出现在同一个目录中，而是放在一个名为__pycache__的子目录中了）。或许你也已听说过这是一种程序加速机制。通过防止Python每次运行时都重新解析源代码从而加快程序运行。
list 是 Python 常用的几个基本数据类型之一.正常情况下我们会对 list 有增删改查的操作,显然易见不会有任何问题.那么如果我们试着在多线程下操作list 会有问题吗? 多线程下的 lis
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具，看完后，估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito
在 Python 中一切都是对象，整数也是对象，在比较两个整数时有两个运算符==和is，它们的区别是：
今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。 平面最小点对问题介绍 在几何学中，有一个基本问题：在一个平面的n
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
让我们开门见山，直接抛出本文的问题吧：两种创建列表的 [] 与 list() 写法，哪一个更快呢，为什么它会更快呢？
这一题依然还是翻译一下题目即可，基本不足要做什么额外的操作，不过在easy题目的范畴内这道题的逻辑多多少少算是复杂的了……
今天我们用Python来模拟射箭。箭射出后，系统判定中了几环，并显示在屏幕上。 程序分为三个部分： （1）箭靶设置 （2）射箭过程 （3）成绩判断 效果图如下：
NMF是很久以前学的，基本快忘没了，昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题，才又想起来。 自己的学习笔记写的比较乱，好在网上资料多，摘了一篇，补充上自己笔记的内容，留此助记。 NMF概念出现的比较早，差不多在电脑还没有开始繁荣起来，NMF及相关的一些算法已经很成熟了。NMF用在电影推荐、商品推荐也并不是很适合，现在大多使用SVD之类的算法。不过这篇只是学习的记录，有个例子总比枯燥的啃概念好的多。 场景 让我们假设一个场景。 相像当前这个档期，有10部电影正在上映，我们把它们放到一个数组
Python 程序员肯定知道 a,b = b,a，这句话用来交换两个变量。相较于其它语言需要引入一个 temp 来临时存储变量的做法，Python 的这种写法无疑非常优雅。
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
小编最近在编写接口自动化测试用例的过程中，需要将get请求url中的部分参数替换成预设的数据，将url中的具有时效性的auth替换成auth生成方法返回值。经过一番调研，最后选取了python的urllib库的parse模块。
英文：https://arpitbhayani.me/blogs/constant-folding-python
条件和循环 到目前为止，解释器仅仅只是简单的逐个执行指令。下面将会讲述需要多次执行某些指令，或者在特定条件下跳过它们的做法。在代码中编写循环和if语句时，解释器必须能够在指令进行跳转。Python在字节码中用GOTO语句处理循环和条件语句。再看一下函数cond的反汇编：
OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算，不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。
今天在看一篇介绍Python生成器的文章的时候无心插柳了解到一个很有趣的Python标准库dis，可以用于查看函数的汇编指令，从而理解Python代码的执行机制。
https://leetcode-cn.com/problems/edit-distance
贪吃蛇——这款游戏我相信应该很多人都有玩过，在CMD下输入一行代码就可以启动贪吃蛇游戏。
这是你将要输入的下一个 Python 脚本，它向你介绍了if语句。输入这个代码，确保它能够完美运行，然后我们将看看你的练习是否有所收获。
1、import doctest doctest.testmod(moname) 2、单元测试模块 unittest 3、堆栈调试模块pdb
这是一个系列文章，主要分享python的使用建议和技巧，每次分享3点，希望你能有所收获。 1 python2代码转换成python3代码 python2代码： #!/usr/bin/env pytho
---- CDA数据分析师 出品 01 Python 之 None 不是 0 http://mpvideo.qpic.cn/0b2edqaaaaaauaant3ncxzrfahgdaa
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
在 Python 中，我们可以通过 += 和 = … + 完成累加操作，在实际开发过程中我们一般会优先选择 +=，然而最近在对比 += 和 = … + 的性能时出现了 += 反而更慢的现象。因此，我们决定对此问题进行深入探讨。
Problem # Given an array S of n integers, are there elements a, b, c, and d in S such that a + b + c
适用教材：《Python编程基础与案例集锦（中学版）》（ISBN：9787121355394），董付国，应根球著，电子工业出版社
这一场比赛的赞助商是博乐科技，前1000名都可以获得内推机会。和之前50名、100名获得内推的场次比起来有诚意多了。
上次写了一篇文章提到了一个有关知识图谱的概念，在本公众号中，并未写有关这方面的文章，那么这一节从python与neo4j方向来共同学习知识图谱的一些实战操作，后续会补充理论方面的知识！
当时看到这个问题，第一反应就是选 2。因为 tuple 是不可变对象，不支持对它的元素赋值，会报错。
第一种是传承自C语言printf函数的使用%占位符格式化字符串，如'%d' % 100，这种方式严格来说是使用%作为算数运算符进行的二元运算，而且有一个限制是只能进行数字和字符串的格式化输出。
“ 编程某种意义上是一门『手艺』，因为优雅而高效的代码，就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。 ” 致“匠人” 数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。 上周我们了讨论一些细微的编程实践，这周我们来讨论一下使用数字与字符串的的实用技巧和常见误区来帮助你写出更好的 Python 代码。 实用技巧 1 布尔值其实也是“数字” Python 里的两个布尔值 True 和 False 在绝大多数情况下都可以直接等价于 1 和 0 两个整数来使用，就像这样： >
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。在 Python 里有三种数值类型：整型（int）、浮点型（float）和复数（complex）。绝大多数情况下，我们只需要和前两种打交道。
Python中的列表不是线程安全的，在多线程环境下，对列表的操作可能会导致数据冲突或错误。但是，并非所有列表操作都是线程不安全的。如果操作是原子的，也就是说不能被线程调度机制打断，那么就没有问题。比如L.append(x)和L.pop()就是原子操作，所以是thread安全。如果操作不是原子的，或者涉及修改多个列表元素，那么就需要使用锁或者其他同步机制来保证线程安全。例如，Li = Lj 和 L.append(L- 1) 不是原子操作，因此它们可能会导致冲突。可以使用 dis 模块来检查操作是否是原子操作。
序言 这是 “Python 工匠”系列的第 3 篇文章。 数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。在 Python 里有三种数值类型：整型（int）、浮点型（float）和复数（complex）。绝大多数情况下，我们只需要和前两种打交道。 整型在 Python 中比较让人省心，因为它不区分有无符号并且永不溢出。但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样，依然有着精度问题，经常让很多刚进入编程世界大门的新人们感到困惑："Why Are Floating Point Number
我们在开发网站的时候可能会遇到这种情况，多个字段之间有一定的关联性，比如省市县，选择省，之后下一个选择框的值则为该省的市集合，选择市之后下一个选择框的值为该市的县集合。
在上一节的基础上，下面从一些最有趣的内容开始，这些内容构建了 Python 作为一种语言的基础，逐一对内置函数进行探讨。
对于整点(X, Y)，我们定义它到原点的距离dis(X, Y)是从原点到(X, Y)的螺旋折线段的长度。
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