最近碰到处理一个二十多兆的文件时内存蹭蹭的吃掉四百多兆,吓死宝宝了. 无奈毕竟接触python时间有限,还没有完整的看过python的一些基础知识,我想一个合格的pythoner应该不会碰到这个问题.当然像我这样的操作党碰到的问题映像也更深一点.最郁闷的是网上讨论这个的很有限,google的结果也是三天才找到相应的说明,我想这里很重要的一点是海量数据在存储和很低层的操作时并不会使用python,嵌入一个c片段即可.好吧这招我还不会,而且在用的库要改也是件痛苦的事,为了让项目尽早上线有个折中的方案

方法一: # import time 导入time模块 # import psutil 导入psutil模块 # def func(): # while True: ------->持续监控得while循环 # mem = psutil.virtual_memory() ---->监控物理内存 # disk = psutil.disk_usage(r'c:') ---->监控硬盘 # cpu = psutil.cpu_percent() ----->cpu使用率监控 # : # p

python在引用变量的时候尤其要注意变量的作用域,在函数里引用不可变类型变量的时候,函数执行结束后是不会改变全局变量的值的:若想在函数里改变不可变类型全局变量的值时,引用的时候要用”global arg":对于可变变量,函数执行结束后全局变量的值是回被改变的,如下:(说明一下,python不可变数据类型:string,int ,tuple 常量:可变数据类型:dict list) 1 在函数里引用不可变类型的全局变量: 可见,func1执行完后全局变量arg的值仍是1:在函数内部改变全局变量的

列表推导式 产生背景 现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现? 第一种方法: a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] for ind, val in enumerate(a): a[ind] += 1 print(a) 第二种方法: a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11] print(list(map(lambda x: x+1, a))) 列表推导式: a = [1,3,4,6,7,7,8,9

1.Python之调用函数: Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用. 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数. 可以直接从Python的官方网站查看文档: http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息. 调用 abs 函数: >>> abs(100) 100 >>> abs(-20)

函数return多个值: 补充知识点:写代码得到时候少用全局变量: 1.不安全 2.会一直占着内存不释放 函数多个return值,那么会把这几个return的值都放在一个元组里面,然后返回 def hello(a,b,c,d): return a,b,c,d res=hello('ybq','ede','rfv','deq') print(res)#('ybq', 'ede', 'dede', 'deq') 列表推导式: #列表推导式 nums=[0,1,3,4,5,6,7] #将nums里in

1.1迭代器 什么是迭代器: 迭代器是一个可以记住遍历的位置对象 迭代器对象从集合的第一个元素元素开始访问,直到所有元素被访问完结束,迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本方法:iter ,next 方法 内置函数iter(),next()  本质上都是用的对象.__iter__(),__next__()的方法 内置函数 iter(iterable),表示把可迭代对象 变成迭代器(iterator) 内置函数next(iterator) ,表示查看下一次迭代的值(当然也可以用 iterato

在Python函数中,传递的参数如果默认有一个为 列表(list),那么就要注意了,此处有坑!! 入坑 def f(x,li=[]): for i in range(x): li.append(i*i) print(li) print('---1---') f(4) print('---2---') f(5) 预期结果 ---1--- [0, 1, 4, 9] ---2--- [0, 1, 4, 9, 16] 执行结果 ---1--- [0, 1, 4, 9] ---2--- [0, 1, 4,

一.自定义函数 定义函数时,函数体不执行:只有在调用函数时,函数体才执行.函数的结构: 1. def 2. 函数名 3. 函数体 def func_name(): 函数体 4. 返回值 如果没有声明返回值,返回值默认为None def func_name(): pass return True def func_name(): myString = 'this is to test how to return' return mySting 5. 参数 形式参数 定义函数时出现的参数,称之为形式

一.什么是条件控制语句 条件控制语句,也可以称之为判断语句,通过一条或多条的执行结果来决定接下来要执行的代码块. 二.if语句 if语句是用来进行判断的,最简答的if语句只有一个判断一个操作. 语法: if 条件: 条件成立,执行代码块 如: '''' if语句 if 条件表达式: 条件成立则执行 执行一下代码 ''' # i = 0 # print('---------if开始') # if i < 5:#条件成立 # print('我比5大') # print('---------if结束'

python函数2(返回值.传递列表...) 1.返回值 1.1.返回简单的值 #返回简单值 def get_formatted_name(first_name,last_name): """返回整洁的名字""" full_name = first_name + ' ' + last_name return full_name.title() #将首字母大写 musician = get_formatted_name('jim','harry')

(python函数02)列表生成式 示例代码  num = [i for i in range(1, 10)] print(num) ​ num = [i for i in range(1, 10) if i != 3] print(num) ​ print(type(num)) 执行结果

一,对象与类 对象: python中一切皆为对象,所谓对象:我自己就是一个对象,我玩的电脑就是对象,玩的手机就是对象. 我们通过描述属性(特征)和行为来描述一个对象的. 在python中,一个对象的特征也称为属性(attribute).它所具有的行为也称为方法(method) 结论:对象=属性+方法 在python中,把具有相同属性和方法的对象归为一个类(class) 比如人类,动物,植物等等,这些都是类的概念. 类是对象的模板或蓝图,类是对象的抽象化,对象是类的实例化.类不代表具体的事物,而对

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终

迭代 什么是迭代 1 重复 2 下次重复一定是基于上一次的结果而来 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容

我想与大家分享一些我和我的团队在一个项目中经历的一些问题.在这个项目中,我们必须要存储和处理一个相当大的动态列表.测试人员在测试过程中,抱怨内存不足.下面介绍一个简单的方法,通过添加一行代码来解决这个问题. 图片的结果 下面我来解释一下,它是如何运行的. 首先,我们考虑一个简单的"learning"例子,创建一个Dataltem 类,该类是一个人的个人信息,例如姓名,年龄,地址等. class DataItem(object): def __init__(self, name, age

本文内容: -------------------------------------- 列表.元组操作 字符串操作 字典操作 集合操作 文件操作 字符编码与转码 1. 列表(list) 序列是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推. Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组. 序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员. 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的

列表生成器:  即List Comprehensions. 在python中,可通过内置的强大有简单的生成式来创建列表.例如创建一个1到10的列表list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  可以用list=[x for x in range(1,11)]直接实现 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环: L = [] for x in range(1, 11): L.append(x * x) L [1, 4, 9,

列表解析: 根据已有列表,高效生成列表的方式,它的执行效率要快很多,比for循环的速度要快很多 示例如下: 生成器表达式 生成器表达式并不真正创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"出来 生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延迟求值"的机制 序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析 列表解析:生成列表很方便,也很强大,但很占用资源 文件对象 Python内置函数

第9章 数据结构 数据结构,即可以处理一些数据的结构.或者说,它们是用来存储一组相关数据的. python 有三种内建的数据结构--列表.元组和字典. list = ['item1', 'item2', 'item3', 'item4'] len(list) 列表长度 list.append('item5') 为列表添加一个项目 sort(list)  对列表进行排序 del(list[0])  删除列表中的第一个元素 tuple = ('item1', 'item2', 'item3', 'i