一.程序说明 本程序流程是读取红楼梦txt文件----使用jieba进行分词----借助Counter读取各人名出现次数并排序----使用matplotlib将结果可视化 这里的统计除了将“熙凤”出现的次数合并到“凤姐”中外并没有其他处理,但应该也大体能反映人物提及次数情况 二.执行结果展示 条形图: 饼状图: 三.程序源代码 import jieba from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt import n

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro

实际应用中遇到了一个python递归调用的问题,报错如下: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 网上找了一下,原来Python确实有递归次数限制,默认最大次数为1000 在正常的python里:   In [1]: sys.setrecursionlimit? Type: builtin_function_or_method Base Class: <type 'builtin_

Idea 作为一个每天有一半时间都在电脑旁的人,无时无刻不在敲击着键盘,点击着鼠标.有一天,我突然很想知道在一天的时间内,在我轻盈的指法下面,键盘被我狂敲了多少下,鼠标又被我点击了多少次.甚至更具体一些,键盘上哪些键挨的敲击次数更多呢?想想也觉得挺有意思的. Learing 有了想法,接着就是上(寻)网(找)学(代)习(码)了.既然要记录键盘敲击和鼠标点击的次数,那就得监听键盘和鼠标的事件.在搜索过程中,了解到了钩子函数这个概念.想要学习的同学可以看下这篇博客 HOOK的理解. 毕竟我只是想实现

需要用Python写一段代码,给定一堆关键词,返回出现次数最多的n个关键字. 第一反应是采用一个dict,key存储关键词,value存储出现次数,如此一次遍历即可得出所有不同关键词的出现次数,而后排序取出前n个关键词即可. 然而仔细一思考,这种类似需求应该很常见,Python应该有提供更好的方式实现才对,于是找了下资料,发现可以使用collections模块中的Counter类实现. Counter类继承于dict类,所以具有类似字典的行为,key存储元素,value则固定存储出现次数. 使用

在<第11.8节 Pytho正则表达式的重复匹配模式及元字符"?". "". "+"功能介绍>和<第11.10节 Pytho正则表达式的非贪婪模式的重复匹配:'?', '+?',和 '??' >中介绍了''.'?'.'+'.'+?'. '?'. '??'是重复匹配,包括:0-1次.0-n次.1-n次,在Python中还可以通过元字符描述符"{}"(大括号)指定重复的最大次数和最小次数.语法如下: {m}

人名最多数统计题目摘自https://python123.io 描述编程模板中给出了一个字符串,其中包含了含有重复的人名,请直接输出出现最多的人名.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬代码示例如下:‮ s = '''双儿 洪七

方法1-np.argmax(np.bincount()) 看一个例子 array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6] print(np.bincount(array)) print(np.argmax(np.bincount(array))) #[1 1 2 1 3 1 1] # 这里用到了两个函数,np.argmax和np.bincount,第一个很常见,就是返回数组中最大值对应的下标,np.bincount可以通过上面的例子理解:首先找到数组最大值max,然后返回0-max的各个

抨击线程的往往是系统程序员,他们考虑的使用场景对一般的应用程序员来说,也许一生都不会遇到--应用程序员遇到的使用场景,99% 的情况下只需知道如何派生一堆独立的线程,然后用队列收集结果. 示例:网络下载的三种风格 为了高效处理网络 I/O,需要使用并发,因为网络有很高的延迟,所以为了不浪费 CPU 周期去等待,最好在收到网络响应之前做些其他的事. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 15.0px Helvetica } 为了通过代码说明这一

import urllib.request def download(url, num_retries=2): print('Downloading:', url) try: html = urllib.request.urlopen(url).read() except urllib.URLError as e: print('Download error:' % e.reason) html = None if num_retries > 0: if hasattr(e, 'code') a

问题 有5件不同的上衣,3条不同的裤子,4顶不同的帽子,从中取出一顶帽子.一件上衣和一条裤子作为一种搭配,问有多少种不同的搭配? 分析 换个角度看,现有头.身.腿三个元素,每个元素都有各自的几种状态. 头元素有['帽1', '帽2', '帽3', '帽4']共4种状态,身元素有['衣1', '衣2', '衣3', '衣4', '衣5']共5种状态,腿元素有['裤1', '裤2', '裤3']共3种状态 从头开始,自上而下,遍历每个元素的所有状态. 解的长度是固定的. 这里特别注意:每个元素的状态

python银行输入密码五次次数限制程序实现,主要在于对于异常情况的处理语句的编写,需要使用while循环语句和try和except异常处理语句的复合编写语句n=0while n<5: try: s=eval(input("请输入你的银行卡密码:")) break except: while n<4: n=n+1 print("银行卡密码输入有误!所剩余次数还有{}次,请重新输入:".format(5-n),end="") try:

 Pandas是一个基于python中Numpy模块的一个模块 Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好,但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些.pandas帮助填补了这⼀空⽩,使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程,⽽不必切换到更特定于领域的语⾔,如R.与出⾊的 jupyter⼯具包和其他库相结合,Python中⽤于进⾏数据分析的环境在性能.⽣产率和协作能⼒⽅⾯都是卓越的. pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库,提供了快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观地处理关系型.

1. 安装VS Code的Python插件,选择安装次数最多的那个 2. 点击用户设置菜单,在settings.json中添加 "python.pythonPath": "D:/Program Files/Python27/python" 新建文件夹,新建 hello.py文件,键入 print ("hello") print ('你好') 再进行配置,按F1,搜索task,点击configure task runner,在tasks.json文

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) ==

Python中只有一个赋值模型 一.缺少类型声明语句的情况 在Python中,类型是在运行过程中自动决定的,而不是通过代码声明.这意味着没有必要事声明变量.只要记住,这个概念实质上对变量,对象和它们之间的关系都适用.那么这个概念也容易理解并掌握. 1.变量,对象和引用 变量创建:一个变量,当代码第一次给它赋值时它就被创建了.之后的赋值将会改变已创建的变量名的值.Python在代码运行之前先检测变量名,可以当成是最初的赋值创建变量. 变量类型:变量永远不会有任何的它关联的类型信息或约束.类型的概念

一,基本操作 用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换,换言之,就是用面向对象的方式去操作数据库的创建表以及增删改查等操作. 1.增(create , save): from app01.models import * #create方式一: Author.objects.create(name='Alvin') #create方式二: Author.objects.create(**{"name":"alex"}) #save方式一: author=

生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir

python处理日志文件 1 打开日志文件 虽然,日志文件的后缀为.log,但是基本上与文本文件没有区别,按照一般读取文本文件的方式打开即可: fp =open("e:\\data.log") fp.close() 应用示例: fp =open("e:\\data.log") for line in fp.readlines(): # 遍历每一行 filename = line[:14] # 每行取前14个字母,作为下面新建文件的名称 content = line[

1.迭代器 1)定义:迭代取值的工具 2)优缺点 优点 a.提供一种不依赖索引取值的方法 b.同时一时刻内存在存在的值只有一个,更加省内存 缺点 a.取值麻烦,只能通过next方法一个一个地往后取 b.一次性读取,无法用len()读取 3)可迭代对象 在python中,但是内置有__iter__方法的对象,如列表.字典.字符串.元组.集合.文件,都是迭代对象 # 字符串 shs = 'hello' iter_shs=shs.__iter__() # 利用try进行异常处理 while True:

我的短期目标:python+CTF reverse 一起加油! #1,函数介绍 1,功能性 函数目的 2,隐藏性 (封装) (避免写重复代码) 例: #round为保留小数的函数 a = 3.1415 result = round(a,2) printf(result) #输出:3.14 查看代码 #2,函数的使用 1,参数列表可以没有 2,函数中无return 代表返回None(空值) 例: #1,实现两个数字的相加 #2,打印输入的参数 def add(x,y) result = x + y