functools 是python2.5被引人的,一些工具函数放在此包里. python2.7中 python3.6中 import functools print(dir(functools)) ['MappingProxyType', 'RLock', 'WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', 'WeakKeyDictionary', '_CacheInfo', '_HashedSeq', '__all__', '__builtins__', '__

python 字符串查找有4个方法,1 find,2 index方法,3 rfind方法,4 rindex方法. 1 find()方法: )##从下标1开始,查找在字符串里第一个出现的子串:返回结果3 info = 'abca'print info.find('333')##返回-1,查找不到返回-1 2 index()方法: python 的index方法是在字符串里查找子串第一次出现的位置,类似字符串的find方法,不过比find方法更好的是,如果查找不到子串,会抛出异常,而不是返回-1 i

一:python functools.wraps 实例 1. 未使用wraps的实例 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def logged(func): def with_logging(*args, **kwargs): '''i am wraps's doc''' print func.__name__ + " was called" return func(*args, **kwargs) return with_logging @log

两种方法实现Python二分查找算法   一. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 arr=[1,3,6,9,10,20,30] def findnumber(l,h,number):     mid=(l+h)//2     if arr[mid]==number:         print("找到了"+str(mid))     elif arr[mid]<number:         l = mid         return

Python 二分查找算法: 什么是二分查找,二分查找的解释: 二分查找又叫折半查找,二分查找应该属于减值技术的应用,所谓减值法,就是将原问题分成若干个子问题后,利用了规模为n的原问题的解与较小规模(通常是n/2)的子问题的解 之间的关系 二分查找利用了记录关键码有序的特点,其基本思想为:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键码相等则查找成功:若给定值小与中间记录的关键码 则在中间记录的左半边继续查找:若给定值大于中间记录的关键码,则在中间记录右半边区继续查找.不断重复上述

在Python中,属性查找(attribute lookup)是比较复杂的,特别是涉及到描述符descriptor的时候.     在上一文章末尾,给出了一段代码,就涉及到descriptor与attribute lookup的问题.而get系列函数(__get__, __getattr__, __getattribute__) 也很容易搞晕,本文就这些问题简单总结一下. 首先,我们知道: python中一切都是对象,"everything is object",包括类,类的实例,数字

在Python中,属性查找(attribute lookup)是比较复杂的,特别是涉及到描述符descriptor的时候. 在上一文章末尾,给出了一段代码,就涉及到descriptor与attribute lookup的问题.而get系列函数(__get__, __getattr__, __getattribute__) 也很容易搞晕,本文就这些问题简单总结一下. 首先,我们知道: python中一切都是对象,“everything is object”,包括类,类的实例,数字,模块 任何obj

该模块为高阶函数提供支持——作用于或返回函数的函数被称为高阶函数.在该模块看来,一切可调用的对象均可视为本模块中所说的“函数”. 目录 一.模块方法 1. functools.cmp_to_key(func) 2. functools.total_ordering(cls) 3. functools.reduce(function, iterable[, initializer]) *4. functools.partial(func[,*args][, **keywords]) 5. func

二分法,主要应用于有序序列中,原理是每次查找都将原序列折半,逐渐缩小查找范围的一种算法. 需求 要求在一个有序序列中,例如[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99],查找一个数字,如果找到则打印该数字,如果找不到,则输出“not found!” 递归方式 递归,是在函数中自身调

python中执行obj.attr时,将调用特殊方法obj.__getattribute__('attr'),该方法执行搜索来查找该属性,通常涉及检查特性.查找实例字典.查找类字典以及搜索基类.如果搜索过程失败,最终会尝试调用类的__getattr__()方法.如果这也失败,则抛出AttributeError异常. 具体步骤如下: 1.如果attr是个特殊属性(例如python提供的),直接返回. 2.在obj.__class__.__dict__即类字典中查找attr,如果attr是个data

functools.partial 作用: functools.partial 通过包装手法,允许我们 "重新定义" 函数签名 用一些默认参数包装一个可调用对象,返回结果是可调用对象,并且可以像原始对象一样对待 冻结部分函数位置函数或关键字参数,简化函数,更少更灵活的函数参数调用 #args/keywords 调用partial时参数 def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newk

# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim

python 字符串反向查找大部分在正向查找前面加入r eg: str.rfind('str') str.rsplit(',')

1 实例 这个模块只有几个函数, 一旦决定使用二分搜索时,立马要想到使用这个模块 [python] view plaincopyprint? import bisect L = [1,3,3,6,8,12,15] x = 3 x_insert_point = bisect.bisect_left(L,x) #在L中查找x,x存在时返回x左侧的位置,x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中,返回左侧位置1 print x_insert_point x_insert_point = bise

使用场景: 在自动化测试过程中,难免会用到反判断,包括异常情况的处理,比如:find_element_by_name('测试') 判断"测试"是否存在,存在则点击,不存在则执行其他条件.先看底层方法,之后将举例说明被封装方法的具体使用. find_element(By.ID,value) find_element(By.NAME,value) find_element(By.TAG_NAME,value) find_element(By.CLASS_NAME,value)以上方法均可使

# 工具函数import functools print(dir(functools)) # partial函数(偏函数)def showarg(*args,**kw): print(args) print(kw) p1 = functools.partial(showarg,1,2,3)p1()p1(4,5,6)p1(a='python',b='itcast') p2 = functools.partial(showarg,a=3,b='Linux')p2()p2(1,2) # wraps函数

本人由于英语渣,在linux底下经常看文档,但是有没有想有道词典这种软件,所以遇到不懂的单词只能手动复制粘贴在网上查找,这样就很不方便,学了python之后,就试着自己尝试下个在命令行下查找单词翻译的脚本. 在我眼里,实现上面这个要求的脚本语言分几块完成: 一是选好一个单词翻译的网站,优先选择GET方法的(代码写起来比较方便),如果是POST方法也不是没有办法,只是要自己新建一个POST请求,为此我就找到了一个用GET方法查找单词的神器网站——在线翻译_在线词典_金山词霸_爱词霸英语,用起来就很

原文:https://www.cnblogs.com/Security-Darren/p/4168310.html#t7 http://www.wklken.me/posts/2013/08/18/python-extra-functools.html------PYTHON-进阶-FUNCTOOLS模块小结 https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/77609114-----Python3学习(18)--偏函数(Partial) 该模块为高阶函

有时想查找某个文件时,却忘记了文件在计算机中存放的位置,这是一个经常遇到的问题. 当然如果你使用windows 7的话,可以直接用右上角的搜索框来搜索. 最近在学习python,正好拿这个来练练手,写一个查找文件的脚本. 主要思路是遍历目录下所有的文件和子目录,与要查找的文件对比,如果匹配就放入查找结果. import os,sys,pprint,time def find(pattern,directory): found =[] #Store the result pattern = pat

查找文件夹下的所有子文件 import os allfile=[] def dirlist(path): filelist=os.listdir(path) #fpath=os.getcwd() for filename in filelist: # allfile.append(fpath+'/'+filename) filepath=os.path.join(path,filename) if os.path.isdir(filepath): dirlist(filepath) else:

迭代器的用法为for...in.... 迭代器如同for循环,可以遍历所有的值,但我们熟悉的的语言,都是通过下标完成的,python的循环程度要高于C语言的循环,因为python的迭代不止可以用在List中,还可以用在其他的迭代对象中 今天看完廖雪峰老师所讲的迭代器后写的作业 题目如下: 请使用迭代查找一个list中最小和最大值,并返回一个tuple: def findMinAndMax(L): if L==[]: return(None,None) else: Min=L[0] Max=L[0