前言: 计数统计,简单的说就是统计某一项出现的次数.实际应用中很多需求都需要用到这个模型,如检测样本中某一值出现的次数.日志分析某一消息出现的频率.分析文件中相同字符串出现的概率等等.以下是实现的不同方式. 实现方式: 使用dict >>> data = [','b',4,7,'a',5,'d','a','z'] >>> count_1 = dict() >>> for item in data: ... if item in count_1: ...…

python的垃圾回收采用的是引用计数机制为主和分代回收机制为辅的结合机制,当对象的引用计数变为0时,对象将被销毁,除了解释器默认创建的对象外.(默认对象的引用计数永远不会变成0) 所有的计数引用+1的情况: 一.对象被创建:1.a = 23 这里23这个对象并没有在内存中新建,因为在Python启动解释器的时候会创建一个小整数池,-5~256之间的这些对象会被自动创建加载到内存中等待调用:a = 23是为23这个整数对象增加了一个引用.执行代码: >>> import sys >…

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里…

python编写文件统计脚本 思路:用os模块中的一些函数(os.listdir().os.path.isdir().os.path.join().os.path.abspath()等) 实现功能:显示多级目录,以及自己要找的具体文件类型(例:以".py"结尾的文件),并读取每个文件的第一行(一般为注释说明,这样就能大致了解这个文件是干事什么的) 先编写二级目录文件统计脚本 代码如下: #文件统计 os.chdir("F:\\pythonstudy") for fp…

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运…

使用python脚本实现统计日志文件中的ip访问次数,注意此脚本只适用ip在每行开头的日志文件,需要的朋友可以参考下 适用的日志格式: 106.45.185.214 - - [06/Aug/2014:07:38:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 171.104.119.22 - - [06/Aug/2014:08:55:01 +0800] "GET / HTTP/1.0" 20…

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ''' 统计系统内存信息 ''' with open('/proc/meminfo') as fd: for line in fd: if line.startswith('MemTotal'): MemTotal = line.split()[1] continue if line.startswith('MemFree'): MemFree = line.split()[1] break print "总…

类中的静态变量 需要通过类名.静态变量名 来修改 :通过对象不能修改 python中如何统计一个类的实例化对象?? class Person: #静态变量count,用于记录类被实例化的次数 count = mind = "有思想" animal = "高级动物" soul = "有思想" def __init__(self ,country ,name ,sex ,age ,height ): self.country = country se…

使用Counter进行计数统计 想必大家对计数统计都不陌生吧!,简单的说就是统计某一项出现的次数.实际应用中很多需求都需要用到这个模型,如检测样本中某一值出现的次数.日志分析某一消息出现的频率分析文件中相同字符串出现的概率等.这类似的需求有很多种实现方法.我们逐一来看一下使用不同数据结构是的实现方式 一.使用dict ​ 首先来看看dict这种方法实现,废话不多说,先看看这个小小的骚操作,后面的操作会让你大大底爽一下,彻底的让你满足,请看表演: some_data = ['a', '2', 2,…

1.python 利用字典作为计数项,统计指定项的个数 #!/usr/bin/python ta={} key = "test" if not key in ta:     ta["test"]=0 for i in range(1,5):     ta["test"] += 1 print ta 2.dictionary(或是列list)在python中循环方式为直接利用该对象: next={"1":"a"…