目前,我正在尝试计算用户输入的句子中的字数,以及在句子中使用'Python‘这个单词的次数,并在最后打印两个结果。我试图将这个句子强制转换为小写,但我目前还不确定如何将它集成到代码中。到目前为止,它计算输入'Python‘的次数,而不是'python’,我需要同时注册这两者。
sentence = input(str("Please enter a sentence with your thoughts on Python:"))
listOfWords = len(sentence.split())
howManyPython = sentence.c
所以我已经学了几个月了。我遇到了一个练习,要求你计算一个子字符串出现在一个字符串中的次数。我搜索了一下,但找不到确切的答案。这是我写的代码,它很实用。但是,由于异常,这确实需要一秒钟时间。我选择使用string.index,因为string.find的-1值在某种意义上会使起点变得混乱。什么是更有效的方式,而不导入其他模块等。例如,在更基本的Python中,例如我编写的代码。
word = "banana"
sub = "ba"
start = 0
ix = 0
count = 0
end = None
if end is None:
end = le
我正试图让count在ValuesQuerySet上工作。根据Django文件
values = Model.objects.values()
将返回一个ValuesQuerySet,它是QuerySet的子类。
Returns a ValuesQuerySet — a QuerySet subclass that returns dictionaries when used as an
iterable, rather than model-instance objects
这意味着QuerySet的所有方法也应该在ValuesQuerySet上工作。
然而,当我尝试去做的时候,我得到了一
为什么要问这个问题?
我试图回答这个问题:提供了一些比提供给all的生成器理解更好的东西(即使在理解中,与某些函数执行的隐式循环相比,python循环也会减慢执行速度):
all(i in bar for i in foo)
其中,bar是字典,foo是使用set.issubset的列表(通过将set.issubset转换为set of foo,以便能够使用foo.issubset(bar)),并且没有成功地击败all解决方案的时间(除非两个容器都转换为sets)。
我的问题:
来自的文档
注意,union()、Inter交()、difference()和symmetric_differen
这对我来说有点复杂,所以我决定寻求一些帮助。
分类法有:
public function products()
{
return $this->belongsToMany(
Product::class,
'term_relationships',
'term_taxonomy_id',
'object_id'
);
}
而Product拥有:
public function taxonomies(
使用CloudKit on iOS,是否可以确定特定查询匹配的记录数?
实际上,我对读取记录本身并不感兴趣,我只是想知道有多少记录是由一个查询匹配的。我知道匹配的记录是分批返回的,因此原则上我可以获得每一批记录,并通过将每批记录的数量相加来计算记录总数。然而,对于这个应用程序来说,匹配的记录数量可能会很大,而且考虑到我对实际的记录内容不感兴趣,这似乎是低效和浪费的。
提前谢谢。
我在JavaScript中实现UUID生成器时遇到了这种奇怪的现象。
基本上,在JavaScript中,如果我在节点4.2.2上使用内置的Math.random()生成大量随机数列表
var records = {};
var l;
for (var i=0; i < 1e6; i += 1) {
l = String(Math.random()).length;
if (records[l]) {
records[l] += 1;
} else {
records[l] = 1;
}
}
console.log(records);
数字的数量有一种奇怪的
我需要提供以下容器的线程安全实现:
public interface ParameterMetaData<ValueType> {
public String getName();
}
public interface Parameters {
public <M> M getValue(ParameterMetaData<M> pmd);
public <M> void put(ParameterMetaData<M> p, M value);
public int size();
}
问题是,si
我们的老师给我们做了关于时间复杂性分析的小组作业。
一个算法需要100秒来处理5000个数据,如果需要2400来处理400000个数据,那么这个算法的时间复杂度近似是多少?(用大O符号表示)
我们制作了这个python脚本来近似于大O符号。
import math
def O(n):
return (n**(1/4))*(math.log(n, 2)**5)
print(O(400000)/O(5000)) # Prints 23.82907726248897 this is the best approximation we've got
而且,我们已经讨论了很久了,关于