product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积(Cartesian Product),它跟嵌套的 for 循环等价.即: product(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B)一样. 它的一般使用形式如下: itertools.product(*iterables, repeat=1) iterables是可迭代对象,repeat指定iterable重复几次,即: product(A,repeat=3)等价于product(A,A,A) 大概的实现逻辑如下(真

#python 3.6 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'BH8ANK' import itertools color = [ 'red', 'green', 'blue', 'white' ] target = [ 'bike', 'pencil', 'desk', 'gun', 'car' ] type = [ 'big', 'small' ] data_source = itertools.product(

[问题] 目前有一字符串s = "['a', 'b'],['c', 'd']",想把它分开成为两个列表: list1 = ['a', 'b'] list2 = ['c', 'd'] 之后使用itertools.product()求笛卡尔积,应该写成: for i in itertools.product(list1, list2): print i 结果为: ('a', 'c') ('a', 'd') ('b', 'c') ('b', 'd') 然而使用eval(s)获得的是一个元组.

leetcode上做提示时候看到有高人用这个方法解题 [问题] 目前有一字符串s = "['a', 'b'],['c', 'd']",想把它分开成为两个列表: list1 = ['a', 'b'] list2 = ['c', 'd'] 之后使用itertools.product()求笛卡尔积,应该写成: 1 for i in itertools.product(list1, list2): 2 print i 结果为: ('a', 'c') ('a', 'd') ('b', 'c')

例子1:import itertoolsa = itertools.product([1,2,3],[100,200])print(a)for item in itertools.product([1,2,3],[100,200]): print(item)输出如下: <itertools.product object at 0x000001DC4A92B828>(1, 100)(1, 200)(2, 100)(2, 200)(3, 100)(3, 200) 例子2: vp_pairs = i

这货很强大, 必须掌握 文档 链接 http://docs.python.org/2/library/itertools.html pymotw 链接 http://pymotw.com/2/itertools/ 基本是基于文档的翻译和补充,相当于翻译了 itertools用于高效循环的迭代函数集合 组成 总体,整体了解 无限迭代器 复制代码代码如下: 迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ...

转载 permike 原文 Python分布式爬虫原理 首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. [python] view plain copy   #!/usr/bin/python #-*- coding

[Python之旅]第五篇(一):Python Socket通信原理   python Socket 通信理论 socket例子 摘要:  只要和网络服务涉及的,就离不开Socket以及Socket编程,下面就说说Python Socket通信的基本原理. 1.Socket     socket也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄.应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求.可以列举中国移动或... 只要和网络服务涉及的,就离不

Python解释执行原理 转自:http://l62s.iteye.com/blog/1481421 这里的解释执行是相对于编译执行而言的.我们都知道,使用C/C++之类的编译性语言编写的程序,是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言,经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件.运行该程序的时候,就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行. 但是对于Python而言,python源码不需要编译成二进制代码,它可以直接从源代码运行程序.当我们运行python文件程序的时候,python解释器将源代

1. itertools.product  进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1))  组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y)  # 构造混淆矩阵 混淆矩阵是TP(正的预测成正的), FP(正的预测成负的), TN(负的预测成负的), FN(负的预测成正的) 从混淆矩阵中,我们可以很清楚的看出这个信息,这是一个信用欺诈的案例,

近期为了面试想要了解下python的运行原理方面的东西,奈何关于python没有找到一本类似于深入理解Java虚拟机方面的书籍,找到了一本<python源码剖析>电子书,但是觉得相对来说最近还是不打算用大布头时间研究这本书,只能先找来几篇相关的博客来阅读,记录如下: 一.过程概述 1.python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后虚拟机会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令,并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令,从而完成程序的执行.Pyt

转自:https://blog.csdn.net/specter11235/article/details/71189486 一.笛卡尔积:itertools.product(*iterables[, repeat]) 直接对自身进行笛卡尔积: import itertools for i in itertools.product('ABCD', repeat = 2): print (''.join(i),end=' ') 输出结果: AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB

Python程序的执行原理 1. 过程概述 Python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后解释器一条一条执行字节码指令,从而完成程序的执行. 1.1python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后解释器会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令, 并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令,从而完成程序的执行.Python解释器实际上是在模拟操作中执行文件的过程.PyCodeObject对象 中包含了字节码指令以及程序的所有静态

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

参考 <python标准库> 也可以参考Vamei博客 列表用着很舒服,但迭代器不需要将所有数据同时存储在内存中. 本章练习一下python 标准库中itertools模块 合并 和 分解 迭代器 1.chain() 处理多个序列,而不比构造一个大的,两个合在一起,遍历就好了 >>> ),range(,)): ... print i ... >>> 2.izip() 类似zip,可以看出,izip 是生成迭代器了,而zip是列表 >>> f

最近做 cyber-dojo上的题,好几道都要用到排列组合.一开始我还老老实实自己写算法.后来一想,不对呀!python有那么多的库,为啥不用呢? 于是搜了下,发现这个:itertools 使用 help(itertools)可以查看帮助,不过内容多了容易头痛,我们慢慢来先. 用dir看个大概: >>> dir(itertools) ['__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'chain', 'combinations', 'c

itertools Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数. 首先,我们看看itertools提供的几个"无限"迭代器: >>> import itertools>>> natuals = itertools.count(1)>>> for n in natuals:... print n...123... 因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来

通过itertools模块,可以用各种方式对数据进行循环操作 1, chain() from intertools import chain for i in chain([1,2,3], ('a', 'b', 'c'), 'abcde'): print i chain将可迭代的对象链接在一起,iter1循环完后,接着循环iter2.直到所有的iter循环完. 2, combinations() from intertools import combinations for i in combi

@wraps作用 python中的装饰器装饰过的函数其实就不是函数本身了,我们可以看看下面的例子 import time def timmer(func): """timmer doc""" def inner(*args, **kwargs): """inner doc""" start = time.time() res = func(*args, **kwargs) end = t

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数 首先,我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器: >>> import itertools >>> natuals = itertools.count(1) >>> for n in natuals: ... print(n) ... 1 2 3 ... 因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出