☞写在前面 在说Python之前,我想先说一下自己为什么要学Python,我本人之前也了解过Python,但没有深入学习.之前接触的语言都是Java,也写过一些Java自动化用例,对Java语言只能说有所掌握,但离精通还有较大的距离.Java我先前也有学过,但我觉得学起来还是比较吃力的,特别在自学状态下.所以自从我了解了Python后,有种相见恨晚的感觉,觉得Python实在是太好用了,据我了解,目前从事测试和运维工作的同学,都在学习Python语言,本人一直从事测试工作,深刻体验到不会一门语言…

在此申明一下,博客参照了https://www.cnblogs.com/jin-xin/,自己做了部分的改动 (1)python应用领域 目前Python主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack,k8s WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣..., 典型WEB框架有Django,flask,Tornado 科学运算.人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Ent…

Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2…

今天是2017-05-03,这里记录一些python的基础使用方法.世上存在着不能流泪的悲哀,这种悲哀无法向人解释,即使解释人家也不会理解.它永远一成不变,如无风夜晚的雪花静静沉积在心底. Python的基础学习 一.python中函数作为参数 import math def add(x, y, f): return f(x) + f(y) print(add(25, 9, math.sqrt)) # 8.0 二.python引用自定义模块 在同目录下面定义两个文件huhx.py和huhx5.p…

一.编程语言的发展史 机器语言-->汇编语言-->高级语言,学习难度及执行效率由高到低,开发效率由低到高 机器语言:二进制编程,0101 汇编语言:用英文字符来代替0101编程 高级语言: 编译型语言:像谷歌翻译一样,一大段一大段的编译 优点:一次编译,永久运行 缺点:开发效率低,编译不通过就直接不执行了,每次修改需要重新编译 解释行语言:像同声传译一样,一行一行的编译 优点:方便修改,更新迭代    缺点:执行效率低 二.python基础 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido v…

Ctrl + [ Ctrl + ]   缩进代码Alt+3 Alt+4 注释.取消注释代码行Alt+5 Alt+6 切换缩进方式 空格<=>TabAlt+/ 单词完成,只要文中出现过,就可以帮你自动补齐.多按几次可以循环选择Alt+M   打开模块代码,先选中模块,然后按下此快捷键,会帮你打开改模块的py源码供浏览Alt+C    打开类浏览器,方便在源码文件中的各个方法体之间切换Alt+FP   打开路径浏览器,方便选择导入包进行查看浏览F1   打开Python文档 值得注意的是 Ctrl…

带参数的装饰器理解无非记住两点: 1.本质不过在基本的装饰器外面再封装一层带参数的函数 2.在使用装饰器语法糖的时候与普通装饰器不同,必须要加()调用,且()内的内容可以省略(当省略时,admin默认为函数is_admin声明时变量"admin") import functools def is_admin(admin="admin"): def decorated(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args,**…

from functools import wraps def cache(func): data = {} @wraps(func) def wrapper(*args): if args in data: print "in cache" return data[args] else: print "not in cache" res = func(*args) data[args] = res return res return wrapper @cache…

1.简述编译型与解释型语言的区别,且分别列出你知道的哪些语言属于编译型,哪些属于解释型? 高级语言分为编译型与解释型两种,分别从执行速度.开发效率.跨平台性三个方面说它们的区别. 编译型语言因为执行的是机器码文件,所以执行速度快且不依赖解释器,但每次修改源代码都需要重新编译,所以导致开发效率低,不同的操作系统,调用的底层机器指令不同,所以跨平台性差. 解释型语言需要解释器边把源文件解释成机器指令边交给cpu执行,所以执行速度要比编译型慢很多,但是每次修改时立刻见效,所以开发效率很高,解释器已经做…

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需…