给校队选拔赛出了道DAG上的背包问题,需要生成DAG数据. 最开始使用的方法是先随机生成再判环,如果有环就重新生成.这种方法得到DAG的概率随着点数和边数的增加而急速降低,为了一个DAG要生成很多次,等很长时间.然后觉得这样的方法很stupid... 听了好甜给的先生成拓扑序的构造方法,这样可以保证生成的图里面没有环. 首先随机生成一个 1 到N 的permutation.这个permutation就是DAG的拓扑序,然后每次随机从前往后连边,这样就可以保证生成的是一个DAG了.真心膜拜 Lif

arp协议分析&python编程实现arp欺骗抓图片 序 学校tcp/ip协议分析课程老师布置的任务,要求分析一种网络协议并且研究安全问题并编程实现,于是我选择了研究arp协议,并且利用python编程实现一次简单的局域网arp攻击,抓取室友网上浏览的图片(滑稽脸) 实验环境 1.kali2.0操作系统,本人用的32位的,装在vm12虚拟机中 2.python2.7.13,kali2.0自带 3.一个局域网和室友的电脑 4.kali所支持的无线网卡,型号为RT3070,某宝四十多就能能买到,主要

[深度分析] Python Web 开发框架 Bottle(这个真的他妈的经典!!!) 作者:lhf2009913 Bottle 是一个非常精致的WSGI框架,它提供了 Python Web开发中需要的基本支持:URL路由,Request/Response对象封装,模板支持,与WSGI服务器集成支持.整个框架的全部代码约有 2000行,它的核心部分没有其他任何依赖,只要有Python环境就可以运行. Bottle适用于小型的Web开发,在应用程序规模比较小的情况下可以实现快速开发.但是由于自身功

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要

使用pdfminer实现pdf文件的布局分析 python 参考资料: https://github.com/euske/pdfminer https://stackoverflow.com/questions/22898145/how-to-extract-text-and-text-coordinates-from-a-pdf-file?noredirect=1 import cv2 from pdfminer.pdfparser import PDFParser from pdfminer

django是一个快速开发web应用的框架, 笔者也在django框架上开发不少web应用,闲来无事,就想探究一下django底层到底是如何实现的,本文记录了笔者对django源码的分析过程 I believe to become a better developer you MUST get a better understanding of the underlying software systems you use on a daily basis and that includes p

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

一.多进程: 查看程序所有进程与线程 如果python程序启动后形成多个进程如何判断其关系 显示进程的树状结构.-cp 表示树展开,且显示进程号码 $pstree -cp 显示结果 │ │ │ ├─pycharm.sh(5146)───java(5194)─┬─fsnotifier64(5232) │ │ │ │ ├─python2.7(5314)─┬─python2.7(5327)─┬─{python2.7}(5329) │ │ │ │ │ │ ├─{python2.7}(5330) │ │

久旱逢甘霖 西安连着几天温度排行全国三甲,也许是<哪吒之魔童降世>的剧组买通了老天,从踩着风火轮的小朋友首映开始,就全国性的持续高温,还好今天凌晨的一场暴雨,算是将大家从中暑边缘拯救回来了.不知道有多少人看了这部国产动漫,但5天破9亿的票房已然不错,可惜忙碌的我只能在朋友圈看看好友的观影评价+晒门票. 爬虫解析 最近更新爬虫的文章较多,对于这种投入量小,回报率高且装13效果好的python方向,大家都比较喜欢.其实单纯的爬虫很简单,麻烦的是网站的接口分析与数据解析.通常我们大量的时间,用在了对

背景 最近在项目中推广集成测试的理念以及相关工具,在jenkins中集成sonar去分析项目的java代码的时候,意外的发现,sonarqube上还有对应python的插件,而自己写的测试工具大部分都是基于python编写的,于是就想用sonar来检查自己的代码规范及添加单元测试用例来确保工具的稳定和可靠性. 简要的预想流程 sonar在jenkins中集成的时候,一般都是用mavens下配置sonar : sonar驱动的,如果套用python的插件,要去编写个pom.xml感觉不太方便(主要

最近在做一个应用依存文法分析来提取文本中各种关系的词语的任务.例如:text=‘新中国在马克思的思想和恩格斯的理论阔步向前’: 我需要提取这个text中的并列的两个关系,从文中分析可知,“马克思的思想”和“恩格斯的理论”是两个并列关系的短语,所以想要将其提取出来: 首先大致了解一下依存文法分析的前提条件,将句子分词并进行词性标注,这一步非常关键,直接决定分析结果的好坏. 看一下不修改分词字典情况下直接进行并列关系提取的结果: text= "新中国在马克思的思想和恩格斯的理论指导下阔步向前&quo

技术背景 在上一篇博客中,我们介绍了使用量子计算模拟器ProjectQ去生成一个随机数,也介绍了随机数的应用场景等.但是有些时候我们希望可以打开这里面实现的原理,去看看在产生随机数的过程中经历了哪些运算,调用了哪些模块.只有梳理清楚这些相关的内容,我们才能够更好的使用这个产生随机数的功能.这里我们就引入一个工具pycallgraph,可以根据执行的代码,给出这些代码背后所封装和调用的所有函数.类的关系图,让我们一起来了解下这个工具的安装和使用方法. Manjaro平台安装graphviz 首先用

最早见过手写的,类似于下面这种: 1 import datetime 2 3 def time_1(): 4 begin = datetime.datetime.now() 5 sum = 0 6 for i in xrange(10000000): 7 sum = sum + i 8 end = datetime.datetime.now() 9 return end-begin 10 11 print time_1() 输出如下: ➜ Python python time_1.py 0:00

问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.ERROR)

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c

BUG触发时的完整报错内容(本地无关路径用已经用 **** 隐去): **************\lib\site-packages\bs4\builder\_htmlparser.py:78: UserWarning: unknown status keyword 'end ' in marked section warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "**************/test.py",

一.数据分析的步骤 二.提出问题 分析药店商品销售情况 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势 5)热销商品.滞销商品 三.理解数据 销售数据源为excel文件 字段的含义: 共有6579条销售数据 共有7个字段分别为:购买时间.社保卡号.商品编码.商品名称.销售数量.应收金额.实收金额 四.清洗数据 本次分析采用Jupyter Notebook分析,数据集为本地excel文件 (1)选择子集 本次分析的excel工作簿里面只有一个工作表 #导入数据分析包 import p

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 本文实例讲述了python 发送json数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import urllib import cookielib import json import httplib import re import requests from lxml import etree

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

http://www.admin10000.com/document/2861.html 尽管并非每个你写的Python程序都需要严格的性能分析,但了解一下Python的生态系统中很多优秀的在你需要做性能分析的时候可以使用的工具仍然是一件值得去做的事. 分析一个程序的性能,最终都归结为回答4个基本的问题: 程序运行速度有多快? 运行速度瓶颈在哪儿? 程序使用了多少内存? 内存泄露发生在哪里? 下面,我们将使用一些优秀的工具深入回答这些问题. 使用time工具粗糙定时 首先,我们可以使用快速然而粗