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Python笔记_第四篇_高阶编程_正则表达式_1.正则表达式简介(re模块)
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Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_5.GPU加速
Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…
Python开发【第十三篇】高阶函数、递归函数、闭包
函数式编程是指用一系列函数解决问题 好处:用每个函数完成每个细小的功能,一系列函数任意组合能够解决大问题 函数仅仅接收输入并产生输出,不包含任何能影响输出的内部状态 函数之间的可重入性 当一个函数的输入实参一定,结果也必须一定的函数为可重入函数 例子: #可重入函数 def myadd(x,y): return x+y #不可重入函数 s = 0 def myadd2(x,y): global s s+= x+y return s 高阶函数 map filter sorted 什么是高阶函数 …
python学习三十四天函数高阶函数定义及用法
python函数高阶函数是把函数当成一个变量,传递给函数作为参数,或者函数的返回值里面有函数,都称为高阶函数, 1,把函数作为参数传递 def dac(x,y): return x+y def test(n): print(n) test(dac) 输出结果为 函数类型function 2,把函数做为返回值,也是高阶函数 def test(x,y): return abs,x,y 输出结果为 列表,包含 函数,参数 文章来自(www.96net.com.cn)…
Python笔记_第四篇_高阶编程_实例化方法、静态方法、类方法和属性方法概念的解析。
1.先叙述静态方法: 我们知道Python调用类的方法的时候都要进行一个实例化的处理.在面向对象中,一把存在静态类,静态方法,动态类.动态方法等乱七八糟的这么一些叫法.其实这些东西看起来抽象,但是很好理解.这里面有一个难点就是静态方法的理解,我们先叙述这个概念. 比如在C#语言中,我们一般在在一个类前面加上类似于staci这样的关键字 public 类名{ static void 方法(){ } } 一般这个时候方法可以直接用“类名.方法名”的方式直接调用类中的方法.其实这种方法叫做直接引用的方…
Python笔记_第四篇_高阶编程_魔法(术)方法详解(重载的再详解)
1. 魔法方法是什么? 魔法方法(Magic Method)是Python比较独特的应用,它可以给你的类增加特殊的方法,如果你的对象实现了(重载),这些方法中的某一个,就会被Python所调用.正如装饰器类似,是对类/函数部分的提炼(装饰器是对关键功能部分的封装).一般情况下,是对类中方法和属性一种提炼. 2. 魔法方法详细解释: 前面我们用过__init__,__repr__,__str__等魔法方法,我们在这里做一个总结,查遗补漏,由于这个位置在Python中比较松散的表示.这里做一个分别的…
Python笔记_第四篇_高阶编程_再议装饰器和再议内置函数
1. 概述: 我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法.这个位置要系统的讲一下装饰器. 1.2 为什么需要装饰器. 装饰器本质是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重要. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能. 2…
Python笔记_第四篇_高阶编程_正则表达式_2.正则表达式入门
1. 匹配单个字符和数字: . --->> 匹配除换行符以外的任意字符.[0123456789] --->> []字符集合,表示匹配方括号中所包含的任意一个字符.[Thomas] --->> []字符集合,表示匹配方括号中所包含的任意一个字符.匹配'T','h'...任意一个字符.[a-z] --->> - 匹配任意小写字母[A-Z] --->> - 匹配任意大写字母[0-9] --->> 匹配任意数字,类似于[0123456789]…
Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_4.协程
1.协程的概念: 子程序或者子函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,再B执行的过程中又可以调用C,C执行完毕返回,B执行返回,最后是A执行完毕返回.是通过栈来实现的,一个线程就是执行一个自称,自称调用时一个入口,一次返回,调用的顺序是明确的. 代码: def C(): print("C--Start") print("C--end") def B(): print("B--Start") C() print("B--end&qu…
Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_3.进程vs线程
1.多任务的实现原理: 通常我们会设计Mater-Workder模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker 2.多进程: 主进程就是Master,其他进程就是Worker 稳定性高:一个子进程崩溃了,不会影响主进程和其他子进程,当然主进程挂了,所有进程就全挂了,但是Master进程只负责分配任务,挂掉的概率低. 创建进程的代价大:在UNIX/LINUX系统下,用fork调用还可以,在Windows下创建进程开销巨大. 操作…
Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_1.进程
1. 多任务原理: 现代操作系统,像win,max os x,linux,unix等都支持多任务. * 什么叫做多任务? 操作系统可以同时运行多个任务. * 单核CPU实现多任务原理? 操作系统轮流让各个任务交替执行,比如QQ执行2us,切换到微信,再执行2us,在切换到其他应用,再执行2us... ...,如此交替往复.表面上看每个任务反复执行下去,但是CPU调度执行速度太快了,导致我们感觉就像所有任务都同时执行一样. * 多核CPU实现多任务原理? 真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现…