我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
先来分享一下distinct方法的使用，distinct方法是用于去除数据集中的重复元素，返回一个去重后的新数据集，使每个元素都是唯一的，在Python中，我们可以使用集合（set）数据结构来实现distinct操作，下面分享一个简单的示例源码，具体如下所示：
在元素一排序的基础上再进行元素二的排序，然后再进行元素三的排序。 排序后效果图：
最近项目中需要Python的打包，看到网上也没有很详细的资料，于是做了一些示例程序。小小的研究了一下，Python如何在Windows和Linux上打包，并把程序源码以及各个记录上传到Github上与大家分享。
最近项目中需要Python的打包，看到网上也没有很详细的资料，于是做了一些示例程序。研究了一下，Python如何在Windows和Linux上打包
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
先来了解一下Pandas库，其实Pandas是基于NumPy构建的，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas库主要包括两种重要的数据结构：Series和DataFrame。其中，Series是一维标签数组，类似于带有标签的一列数据；DataFrame是二维表格，由多个Series组成，类似于一个电子表格或数据库中的表。
但是在 python3 中，cmp 这个参数已经被移除了，那么在 python3 中应该怎么实现 python2 的 cmp 功能呢？
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效，比如python，内建的list，dict结构比c/c++易用太多，但同样为了安全、易用，语言也牺牲了部分性能。在有些领域，比如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，比如可以使用多种语言混合编程。
相信很多小伙伴在学校期间都会被要求实现一个学生管理系统，很多是让用C语言实现，有的是要求Python。 这里通过python实现了一个学生管理系统，考试/交作业必备！
grep foo $(find . -name '*.pm' | grep -v .svn)
求一个字符串里，某子字符（串）出现的次数。在Python中使用 count() 函数，就可以轻松实现。
关于函数参数的定义，调用以及函数参数的内容，在下面的文章中已经做了初步的介绍，有需要的可以访问进行了解:
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
本篇是在学习Python基础知识之后的一次小小尝试，这次将会爬取熊猫TV网页上的王者荣耀主播排名，在不借助第三方框架的前提下演示一个爬虫的原理。
python语法以及其他基础部分 可变与不可变类型； 浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别；deepcopy如果你来设计，如何实现； __new__() 与 __init__()的区别； 你知道几种设计模式； 编码和解码你了解过么； 列表推导list comprehension和生成器的优劣； 什么是装饰器；如果想在函数之后进行装饰，应该怎么做； 手写个使用装饰器实现的单例模式； 使用装饰器的单例和使用其他方法的单例，在后续使用中，有何区别； 手写：正则邮箱地址； 介绍下垃圾回收：引用计数/分
Python排序函数完美体现了Python语言的简洁性，对于List对象，我们可以直接调用sort()函数(这里称为"方法"更合适)来进行排序，而对于其他可迭代对象(如set，dict)，我们可以使用更灵活的sorted()函数。
heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。
大部分的面试问题，有最近要找事的老铁吗？ python语法以及其他基础部分 可变与不可变类型； 浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别；deepcopy如果你来设计，如何实现； __new__() 与 __init__()的区别； 你知道几种设计模式； 编码和解码你了解过么； 列表推导list comprehension和生成器的优劣； 什么是装饰器；如果想在函数之后进行装饰，应该怎么做； 手写个使用装饰器实现的单例模式； 使用装饰器的单例和使用其他方法的单例，在后续使用中，有何区别； 手写
Python不是主流的区块链底层平台开发语言，但是在DApp 开发、区块链仿真与数据分析、智能合约安全分析等领域，Python 依然是不错的选择。
从今天开始，与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释，这是我自己学习的一个过程，也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
数据结构，我们对它已经是耳熟能详。对于计算机相关专业的大学生来说，它是一门专业必修课。从事软件开发的人员则把它作为谋生必备技能。这充分体现数据结构的重要性。因此，我们对数据结构是不得不学。
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
上次我们通过阅读源码，解析了：官方推荐：6种Pandas读取Excel的方法，太方便了~
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。
pytest 默认执行用例是根据项目下的文件夹名称按 ascii 码去收集的，module 里面的用例是从上往下执行的。
前面我们见过了不少的小程序，也见过了不少不同类型的变量使用的方法。但目前我们涉及到的，还都是单个的变量和单个的立即数。以变量来说，目前我们见到的，基本都属于“临时性”的使用。实际如果想发挥计算机的速度优势，还需要批量处理数据，这就需要有批量处理能力的变量类型，这就是我们下面要学习的列表类型。
开发过程中，研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库，然后测试负责去拉取这些SQL脚本，并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本，很麻烦，本代码的用途就是为了替代手工执行的操作
之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。（喏，我的工作经验很水：1是方向不对；2是行业有偏差）。
程序员领域里面有这么一句话，我相信你肯定听过，那就是：人生苦短，我用 Python。表达的是 Python 的库很多，使用起来很简洁和方便。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
ArrayList 是Java集合框架中的一个类，位于 java.util 包下。它实现了 List 接口以及其所有可选的接口，如 Serializable（可序列化）和 Cloneable（可克隆）。ArrayList 是一个动态数组，可以存储任意数量的非原始类型对象。
由于传播、利用本公众号亿人安全所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，公众号亿人安全及作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行承担！如有侵权烦请告知，我们会立即删除并致歉。谢谢！
原文标题：一名python web后端开发工程师的面试总结 先介绍下我的情况 通信背景，工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。（喏，我的工作经验很
event 事件是个很不错的线程同步，以及线程通信的机制，在python的许多源代码中都基于event实现了很多的线程安全，支持并发，线程通信的库
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数； 2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive
我自己是2019年从法学院毕业后就从事了程序员的工作，因为业务需要或者自己感兴趣，先后使用过的开发语言有：Java、JS、Python等。
通信背景，工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。（喏，我的工作经验很水：1是方向不对；2是行业有偏差）。然后目前是在寻找python后端开发这一块的工作，使用的框架为django；之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验，在感激之余，也想输出点什么，造福大家，因此就有了这篇水文，希望大家能够多多吸取我的经验教训，早日找到一份自己满意的工作！
它是一个匿名函数。这个lambda表达式主要为了一些简洁的函数写法，能够快速表达结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
