写在前面的一些P话: 大家都知道,效率不管是对于工作还是学习都是十分重要的.当然,Python也是需要效率的.众所周知,Python 不是一种执行效率较高的语言.此外在任何语言中,循环都是一种非常消耗时间的操作.假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位,将此操作重复执行上万次,最终耗费的时间也将增长上万倍. while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字,它们的运行效率实际上是有差距的.比如下面的测试代码: Python学习交流Q群:660193417### i

大家好,从今天起早起Python将持续更新由小甜同学从 初学者的角度 学习Python的笔记,其特点就是全文大多由 新手易理解 的 代码与注释及动态演示 .刚入门的读者千万不要错过! 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 为了配合 Python办公自

append 与 insert 对比: # append 操作 >>> count = 10**5 >>> nums = [] >>> for i in range(count): ... nums.append(i) ... >>> nums.reverse() # insert 操作 >>> nums = [] >>> for i in range(count): ... nums.insert

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:"Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!",但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: GIL是什么 GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 每个CPU在同一时间只能执行一个线程 在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念.但并发和并行又有区别,并行

概念: 并发:当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程,它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行,在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状..这种方式我们称之为并发(Concurrent). 并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发.当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel). 最近在看Pyth

前面几篇文章总结了python中jsonschema与schema的用法,这里测试一下两者的效率: 上代码: import time from jsonschema import validate, draft7_format_checker from jsonschema.exceptions import SchemaError, ValidationError from schema import Schema, And, Optional, SchemaError, Regex def

python中insert和append方法都可以向列表中插入数据只不过append默认插入列表的末尾,insert可以指定位置插入元素. 我们来测试一下他俩插入数据的效率: 测试同时对一个列表进行插入字符' a ',插入10000次 先来insert的方式插入 import datetime listA=[1,2,3] startTime = datetime.datetime.now(); for i in range(0,10000): listA.insert(3,'a') endTim

1. 函数式编程 1)概念 函数式编程是一种编程模型,他将计算机运算看做是数学中函数的计算,并且避免了状态以及变量的概念.wiki 我们知道,对象是面向对象的第一型,那么函数式编程也是一样,函数是函数式编程的第一型.在面向对象编程中,我们把对象传来传去,那在函数式编程中,我们要做的是把函数传来传去,而这个,说成术语,我们把他叫做高阶函数.飞林沙 2)特点 计算视为视为函数而非指令 纯函数式编程:不需变量,无副作用,测试简单(每次的执行结果是一样的) 支持高阶函数,代码简洁 2. python支持

Python中的高阶函数与匿名函数 高阶函数 高阶函数就是把函数当做参数传递的一种函数.其与C#中的委托有点相似,个人认为. def add(x,y,f): return f( x)+ f( y) print add(-18,11,abs) 它将这么执行: abs(-18) + abs(11) 结果则会是: 29 map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回.

转载自:http://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/54691615 首先给一个简单的例子,测测list和dict查找的时间: ,-,-,-,-,,,,,,] lst = [] dic = {} ): lst.append(i) dic[i] = start = time.time() for v in query_lst: if v in lst: continue end1 = time.time() for v in query_lst: if v

一.filter(function, iterable) - 过滤("海选") # 判断落在第一象限的点[(x1, y1), (x2, y2)...] points = [(-1, 2), (2, 3), (-1, -2), (2, -2), (1, 2)] # 方法一: # 验证函数:若在第一象限,则返回True def func(p): return (p[0] > 0) and (p[1] > 0) # 返回所有第一象限的点 sel_points = filter(f

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

在引出协成概念之前先说说python的进程和线程. 进程: 进程是正在执行程序实例.执行程序的过程中,内核会讲程序代码载入虚拟内存,为程序变量分配空间,建立 bookkeeping 数据结构,来记录与进程有关的信息, 比如进程 ID,用户 ID 等.在创建进程的时候,内核会为进程分配一定的资源,并在进程存活的时候不断进行调整,比如内存,进程创建的时候会占有一部分内存. 进程结束的时候资源会释放出来,来让其他资源使用.我们可以把进程理解为一种容器,容器内的资源可多可少,但是在容器内的程序只能使用容

一.简介 Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性.须重要理解,if.while.for以及与它们相搭配的 else. elif.break.continue和pass语句.二.详解1.if语句 Python中的if子句由三部分组成:关键字本身.用于判断结果真假的条件表达式以及当表达式为真或者非零时执行的代码块.if 语句的语法如下: ? 1 2 if expression:  expr_true_suite if 语句的expr_true_suite代码块只有在条件

python常见的数据类型有:字符串,布尔类型,整数,浮点数,数字,日期,列表,元祖,字典.相信前面6个大家都非常的熟悉,但是对于python的列表,元祖,字典我有时候一直在想其内部的实现是怎么样子的,它们就像一个"黑盒子"一样,下面记录一下对于"列表 list"理解过程: 其实,在最开始我一直以为python的列表是通过链表实现的,直到一天,应该说是误打误撞,当我通过交互模式创建一个列表的时候,然后通过id()函数打印出列表中每个元素的地址时,我发现它们的地址是连

遇到一个情况,需要进行递归操作,但是呢递归次数非常大,有一万多次.先不说一万多次递归,原来的测试代码是java的,没装jdk和编译环境,还是用python吧 先看下原本的java代码: public class UpCount { private long calc(int depth) { if (depth == 0) return 1; long cc = calc(depth - 1); return cc + (depth % 7) + ((((cc ^ depth) % 4) ==

has_key是去取key对应的值,时间复杂度在最优情况下为O(1); in 是直接去dict.__contains__这个保存这key的list中去获取,相当与是去数组中获取. 所以in 比has_key 效率高.详情看python源码dictobject.c文件.

Python中sorted()方法的用法 1.先说一下iterable,中文意思是迭代器. Python的帮助文档中对iterable的解释是:iteralbe指的是能够一次返回它的一个成员的对象.iterable主要包括3类: 第一类是所有的序列类型,比如list(列表).str(字符串).tuple(元组). 第二类是一些非序列类型,比如dict(字典).file(文件). 第三类是你定义的任何包含__iter__()或__getitem__()方法的类的对象. 2.Python帮助文档中对

进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接

今天用python自带的sorted对一个列表进行排序, 在这里总结一下 只要是可迭代对象都可以用sorted . sorted(itrearble, cmp=None, key=None, reverse=False) =号后面是默认值 默认是升序排序的, 如果想让结果降序排列,用reverse=True 最后会将排序的结果放到一个新的列表中, 而不是对iterable本身进行修改. eg: 1, 简单排序 sorted('123456')  字符串 ['1', '2', '3', '4',

先看列表是如何创建的: a = ['scolia', 123] b = list('scolia',123) 同样有两种创建方式,但一般用第一种. 列表和元祖最大的不同就是列表是可以修改的. 老规矩,使用 help(list) ,真的是 help() 大法好呀. 好,来人,上代码. Help on class list in module __builtin__: class list(object) | list() -> new empty list | list(iterable) ->