集合操作实际用的不多,了解即可. 交集:          ( & 或者 intersection ) 并集:    ( | 或者 union ) 差集:   ( -  或者  difference ) 反交集:   (  ^  或者 symmetric_difference) 子集与超集:(  返回 true 或者 false)

Python中字典和集合 映射类型: 表示一个任意对象的集合,且可以通过另一个几乎是任意键值的集合进行索引 与序列不同,映射是无序的,通过键进行索引 任何不可变对象都可用作字典的键,如字符串.数字.元组等 包含可变对象的列表.字典和元组不能用作键 引用不存在的键会引发KeyError异常 1)字典 dict { } 空字典 { key1:value1,key2:value2,... } 字典在其它编程语言中又称作关联数组或散列表: 通过键实现元素存取:无序集合:可变类型容器,长度可变,异构,嵌套

本文利用的是Python 3.x版本,建议学习3.x版本 Python中的基本数据类型.运算.变量 1. 基本数据类型 1.1 整数 py可以处理任意大小的整数,例如123,123456789132456,任意大小,而像C,Java等这种语言对整数大小是有要求的,换句话说就是大小是确定的,例如C中的int一般是4个字节,范围是-2147483648~+2147483647,至于为什么py可以这样,因为py内部会根据数的大小进行调整空间,让空间可以存储的下这个数据,因此没有人会说py的int是4个

Python中的浮点数原理与运算分析 本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 先看一个违反直觉的例子:     >>> s = 0. >>> for i in range(10): s = .1 >>> s 0.9999999999999999 # 错误被累加 再看一个更为普遍,直接影响判断逻辑的例子:     >>> from math import sqrt >>> a

python中,集合(set)是一个无序排列,可哈希, 支持集合关系测试,不支持索引和切片操作,没有特定语法格式, 只能通过工厂函数创建.集合里不会出现两个相同的元素, 所以集合常用来对字符串或元组或列表中的元素进行去重操作. 生成一个集合可以使用如下语法: 生成集合语法1: >>> l1=[1,2,3,4,5,6] >>> s1=set(l1) >>> print(s1) {1, 2, 3, 4, 5, 6} 在这里,使用工厂函数set创建集合,se

先说下变量的作用: 用来保存数据,为什么要保存? 后面要使用. 变量的概念: 变量就是用来存储一些信息,供程序以后调用或者操作修改.变量为标记数据提供了一种描述性的名字,以便我们的程序可以被程序的阅读者很清晰的理解.把变量作为一个存储信息的容器会更容易理解变量.它的主要是目的是笔记和存储在内存中的数据,这个数据就可以在你的整个程序中使用.我们给变量指定值的过程叫做赋值. 变量的命名规则: 1)变量名只能是 字母.数字或下划线的任意组合2)变量名的第一个字符不能是数字3)区分大小写4)关键字不能声

本人开始学习python 希望能够慢慢的记录下去 写下来只是为了害怕自己忘记. python中的字典和其他语言一样 也是key-value的形式  利用空间换时间 可以进行快速的查找 key 是唯一的 不可变的类型 比如 str int 等  不能是list之类的可变类型 1.定义 定义一个字典 格式{key:value,key:value} a = {'a':80,'b':90,1:'a',2:[1,2]} print(a) 如果是定义如下 a = {'a':90,[1,2,3]:10} 则会

1.集合(set)里面的元素是不可以重复的    s={1,2,3,3,4,3,4}      ## 输出之后,没有重复的 2.定义一个空集合 s = set([]) print s,type(s)3.结合的应用:对列表去重复   li = [1,2,3,1,2,3]   print list(set(li))4.集合的特性:不支持索引,切片,连接,重复:支持成员操作赋.for循环5.集合常用的方法   s = {6, 3, 2, 3, 5, 7} s.add("dd")       

## 字典的所有方法- 内置方法 - 1 cmp(dict1, dict2) 比较两个字典元素. - 2 len(dict) 计算字典元素个数,即键的总数. - 3 str(dict) 输出字典可打印的字符串表示. - 4 type(variable) 返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型.- 1 dict.clear() 删除字典内所有元素- 2 dict.copy() 返回一个字典的浅复制- 3 dict.fromkeys(seq[, val]) 创建一个新字典,以序列 seq

在计算机的世界中,同一个问题,使用不同的数据结构和算法实现,所使用的资源有很大差别 为了方便量化python中算法的资源消耗,对性能做测试非常有必要,这里针对stack做了python语言 下的性能分析.为后续算法分析做个基础. 代码: import timeit from timeit import Timer class Stack: def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): return self.items == []

一.神器1 -- 内置函数eval eval是python中的内置函数,它的作用是将字符串变为所对应的表达式,也相当于一个功能代码加双引号变为字符串,而eval又将字符串转为相应的功能,它在使用过程中有绝对的优势,但是也存在使用风险,所以要在程序中正确使用,本人建议不要使用 eval的语法格式如下: eval(expression[, globals[, locals]]) expression : 字符串 globals : 变量作用域,全局命名空间,如果被提供,则必须是一个字典对象. loc

python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.sets 支持 x in set, len(set), 和 for x in set.作为一个无序的集合,sets 不记录元素位置或者插入点.因此,sets 不支持 indexing, slicing, 或其它类序列(sequence

我所说的处理错误的方法,其实是try:,except和raise这两种. 首先抛出一个实例, dictt={'a':1,'b':2,'c':3} try: if dictt['d']>1: #字典中没有'd' print("right!") except KeyError: print("there is no 'd'") 该程序的运行结果: there is no 'd' 而改为raise时,执行结果却是:

集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 1.去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 2.关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系 1.集合的创建 # set集合用{}表示,有两种创建方法 set1 = set({1, 2, 'barry'}) # 使用set()方法创建集合 set2 = {1, 2, 'barry'} # 直接赋值创建集合 print(set1, set2)

一.基础数据类型的补充 1.str中的join算法,将列表转换成字符串,并用'_'(或其他) li=['李嘉诚','马化腾','刘嘉玲','黄海峰',] s='_'.join(li) print(s) #李嘉诚_马化腾_刘嘉玲_黄海峰 2.循环删除列表中的每个元素 li=['李嘉诚','马化腾','刘嘉玲','黄海峰',] for el in li: li.remove(el) print(li) #['马化腾', '黄海峰'] 原因分析:for循环在运行过程中会有一个指针记录当前循环的元素是哪

一.字符串和列表的相互转化 之前写到想把xx类型的数据转化成yy类型的数据,直接yy(xx)就可以了,但是字符串和列表的转化比较特殊,相互之间的转化要通过join()和split()来实现. 例如: 列表转化成字符串: lst = ['高新华','刘清扬','翠云彰'] s = '**'.join(lst) print(s) #高新华**刘清扬**翠云彰 字符串转化成列表: ss = '高新华**刘清扬**崔元章' s =ss.split('**') print(s) #['高新华', '刘清扬

当使用爬虫URL保存时,一般会选择set来保存urls,set是集合,集合中的元素不能重复,其次还有交集,并集等集合的功能, 爬虫每次获取的网页中提取网页中的urls,并保存,这就需要利用urls = set() 下面展示一下HTML解析器代码 #coding:utf-8 import re import urlparse from bs4 import BeautifulSoup class HtmlParser(object): def parser(self,page_url,html_c

之前分析了好多排序算法,可难理解了呢!!(泣不成声)这次我要把二分查找总结一下,这个算法不算难度特别大,欢迎大家参考借鉴我不喜欢太官方的定义,太晦涩的语言,让人看了就头晕.我希望加入我自己的理解,能帮助大家更好的理解算法的原理同时也欢迎大家批评指正二分查找: 我们手里有一个长度为n的正序数列,当我们想查找一个数 x是否在这个数列当中的时候 1 取数列正中间的数mid, 如果mid和x相等,则找到结果,查找成功 返回True 如果mid比x大,则x应该在mid的左侧,我们把mid左侧当作一个新的数

dict1 = { "name":"owen", "age": 18 } dict2 = { "birthday": "1999-11-22", "height": 180 } 合并两个字典得到: { "name":"owen", "age": 18, "birthday": "1999-11-22

1. 在纯and语句中,如果每一个表达式都不是假的话,那么返回最后一个,因为需要一直匹配直到最后一个.如果有一个是假,那么返回假2. 在纯or语句中,只要有一个表达式不是假的话,那么就返回这个表达式的值.只有所有都是假,才返回假3. 在or和and语句比较难表达,总而言之,碰到and就往后匹配,碰到or如果or左边的为真,那么就返回or左边的那个值,如果or左边为假,继续匹配or右边的参数. 其一, 在不加括号时候, and优先级大于or 其二, x or y 的值只可能是x或y. x为真就是x

首先是用python自己的api: shutil.copytree('./build/tested/doc', './build/tested/build/doc') 优点是改变平台时不需要修改代码,缺点是doc文件夹下所有的东西都会被拷贝,包括隐藏目录: 其次是使用windows的api: result = subprocess.call(['xcopy', '.\build\tested\doc', '.\build\tested\build\doc','/I']) 与上面的优缺点正好相反.