使用Floyd-Warshall算法 求图两点之间的最短路径 不允许有负权边,时间复杂度高,思路简单 # 城市地图(字典的字典) # 字典的第1个键为起点城市,第2个键为目标城市其键值为两个城市间的直接距离 # 将不相连点设为INF,方便更新两点之间的最小值 INF = 99999 G = {1:{1:0, 2:2, 3:6, 4:4}, 2:{1:INF, 2:0, 3:3, 4:INF}, 3:{1:7, 2:INF, 3:0, 4:1}, 4:{1:5, 2:INF, 3:12, 4:0}

各有各的小烦恼,各有的小期待 这是人家私事,不要大嘴巴 在Pycharm中import whois时,总是失败 原因是安装了python3.x相关操作过程,将环境变量path中关于Python的配置c:\Python27和c:\Python27\Scripts都删除,pycharm中仍然没有找到whois module import whois Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 路径与文件的简介请参看Linux文件系统 os.path包 os.path包主要是处理路径字符串,比如说'/home/vamei/doc/file.txt',提取出有用信息. import os.path path = '/home/vamei/doc/file.txt' print(os.path.basename(path)) # 查询路径中包含的文件名 print(os.p

博主最近在弄接口自动化.主要是基于python自带的unittest框架.包括 Pubilc模块定义所有接口. Main模块根据业务需求重新封装接口便于测试. config文件导入测试业务的固定参数. 测试业务中添加相关业务需求的新方法 DB模块连接数据库.验证数据.清空数据 生成测试报告 这里整理在搭建环境过程中遇到的一个问题:如何导入自定义的库文件 1.第一步打开电脑python的安装路径 如博主的: C:\Python27\Lib\site-packages 新建一个文件后缀为  .pth

python中import语句导入库文件路径可通过sys.path查看.写一个简单的小程序: import sys print sys.path 运行它,本机上得到的结果如下: ['', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Paste-1.7.5.1-py2.7.egg', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-

pathlib 学习 Python 时,尤其是在进行文件操作和数据处理时,经常会处理路径问题.最常用和常见的是 os.path 模块,它将路径当做字符串进行处理,如果使用不当可能导致难以察觉的错误,而且代码很难跨平台复用.pathlib 就是一个非常棒的Python标准库,超级好用. pathlib模块提供了一种在 POSIX 系统(如 Linux 和 Windows)下运行良好的高级抽象.pathlib 抽象了资源路径和资源命名结构,它把文件系统接口从os模块中隔离出来,将操作作为方法提供,使

第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一个脚本实现自动化部署,正巧最近在学习python,就用python写一个自动化得脚本吧. 1.首先是环境:SVN的版本控制,windows的本地,linux服务器. 2.思路:应用python,代入cmd脚本,加上强大的python库来做这件事. 3.再详细的思路: 第一步:利用SVN的cmd下得脚

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

Python标准库----走马观花 python有一套很有用的标准库.标准库会随着python解释器一起安装在你的电脑上的.它是python的一个组成部分.这些标准库是python为你准备的利器,可以让编程事半功倍. 这里暂且将学习标准库的三个方面的库: python增强 系统互动 网络 第一类:python增强 python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强. (1)  文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法.更进一步,通过标准库中的re包,Pyth

Python标准库是随Python附带安装的,它包含大量极其有用的模块.熟悉Python标准库是十分重要的,因为如果你熟悉这些库中的模块,那么你的大多数问题都可以简单快捷地使用它们来解决. sys模块包含系统对应的功能 1.使用sys.argv #!/usr/bin/python # Filename: cat.py import sys def readfile(filename): '''Print a file to the standard output.''' f = file(fil

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在操作系统下,用户可以通过操作系统的命令来管理文件,参考linux文件管理相关命令.Python标准库则允许我们从Python内部管理文件.相同的目的,我们有了两条途径.尽管在Python调用标准库的方式不如操作系统命令直接,但有它自己的优势.你可以利用Python语言,并发挥其他Python工具,形成组合的文件管理功能.Python or Shell? 这是留给用户的选择.本文

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python有一套很有用的标准库(standard library).标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的.它是Python的一个组成部分.这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍. 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有

Python标准库中用来处理HTTP的模块是urllib2,不过其中的API太零碎了,requests是更简单更人性化的第三方库. 用pip下载: pip install requests 或者git: git clone git://github.com/kennethreitz/requests.git 发送请求: GET方法 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/event

第14章 python 标准库 Python标准库是随Python附带安装的,它包含大量极其有用的模块. sys 模块 sys 模块包含系统对应的功能.如 sys.argv 列表包含命令行参数. # -*- coding: utf-8 -*- # Filename: cat.py import sys def readfile(filename): '''print a file to the standard output.''' f = file(filename) while True:

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

一.如何安装python第三方库: 1.有一个专门可下载安装第三方库的网址: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ Ctrl+f 搜索要下载的第三方库,并下载 库文件都是以 whl 结尾,下载好后,把它重命名为zip (把whl改为zip),出现一个选框选择"是",接下来就可以解压了,排除解压后的以-info结尾的文件夹,把另一个或几个文件夹放在python安装的Lib文件夹下 例如下图 2.启动命令行,直接 pip install 要安

Python标准库通常被称为"自带的电池",自然地提供了广泛的功能,涵盖了大概200个左右的包与模块.不断有高质量的包或模块被开发出来,极大的丰富了标准库.但有些模块放在标准库中很难去维护,比如"Berkeley DB"模块,其被清理出标准库进行单独维护.还有一些库,比如PyParsing(创建分析器)也是没有被加在标准库中. 1 字符串处理 1.1 String模块 常量:string.ascii_letters. string.hexdigits. string

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

上篇博文介绍了常见需要进行请求重试的场景,本篇博文试着剖析有名的python第三方库retrying源码. 在剖析其源码之前,有必要讲一下retrying的用法,方便理解. 安装: pip install retrying 或者 easy_install retrying 一些用法实例如下: #example 1 from retrying import retry @retry def never_give_up_never_surrender(): print "一直重试且两次重试之间无需等

问题: Ubuntu 14.04,gcc 4.8.4,以默认方式编译 boost 1.67 后,使用 Boost.Python 时,gcc 提示找不到 boost python 链接库. 方案: 查看默认的编译库路径  /usr/local/lib/,发现其下已经有动态链接文件 libboost_python27.so.1.67.0,并且已经有软链接 libboost_python27.so 指向它. 因为默认软链接后缀 27 的问题,导致 gcc 不能找到正确的动态库,再创建一个软链接 lib

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+