Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度. d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} 为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的.假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢. 第二种方法是先

大家都知道redis默认是16个db,但是这些db底层的设计结构是什么样的呢? 我们来简单的看一下源码,重要的字段都有所注释 typedef struct redisDb { dict *dict; /* The keyspace for this DB 字典数据结构,非常重要*/ dict *expires; /* Timeout of keys with a timeout set 过期时间*/ dict *blocking_keys; /* Keys with clients waitin

黑熊再网上查找了下接口测试相关的资料,大都重点是以数据驱动的形式,见用例维护在文本或表格中,而没有说明怎么样去生成想要的用例, 问题: 测试接口时,比如参数a,b,c,我要先测a参数,有(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长,sql注入)这些情况,其中一种情况就是一条用例,同时要保证b,c的正确,确保a的测试不受b,c参数的错误影响 解决思路: 符合接口规范的参数可以手动去填写,或者准备在代码库中.那些不符合规范的参数(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长

本文有些零碎,总题来说,包括两个问题:(1)可变对象(最常见的是list dict)被意外修改的问题,(2)对参数(parameter)的检查问题.这两个问题,本质都是因为动态语言(动态类型语言)的特性造成了,动态语言的好处就不细说了,本文是要讨论因为动态--这种灵活性带来的一些问题. 什么是动态语言(Dynamic Programming language)呢,是相对于静态语言而言,将很多静态语言编译(compilation)时期所做的事情推迟到运行时,在运行时修改代码的行为,比如添加新的对象

一.结巴中文分词采用的算法 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 二.结巴中文分词支持的分词模式 目前结巴分词支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义:搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分

前提:本文实现AI贪吃蛇自行对战,加上人机对战,文章末尾附上源代码以及各位大佬的链接,还有一些实现步骤,读者可再次基础上自行添加电脑VS电脑和玩家VS玩家(其实把人机对战写完,这2个都没什么了,思路都一样) 大佬Coco2d制作:http://www.waitingfy.com/html5/snake/ 实现效果: 具体功能: 1.智能模式:电脑自己玩(自己吃食物) 2.人机对战:电脑和人操作(在上步的基础上加一个键盘控制的贪吃蛇即可) 实现环境: Pycharm + Python3.6 + C

python开发IDE:  pycharm.eclipse 1.要专业版 2.不要汉化版 一.运算符 +  -  * ./  **   %  // 判断某个东西是否在东西里面包含 in   not  in 注意: 基本数据类型: 数字    int   所有的功能,都放在int里面 a1  =  123 a2  =  456 字符串   str   所有的功能,都放在str里面 s1  = "sadf" s2  =  "asdffas" 列表    list   所

原理请观良心视频:机器学习课程 Expectation Maximisation Expectation-maximization is a well-founded statistical algorithm to get around this problem by an iterative process. First one assumes random components (randomly centered on data points, learned from k-means,

list  [ ] Python内置的一种数据类型是列表:list.list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素 classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] classmates[0],[1],[2]     最后 一个可以 用classmates[-1] 然后倒着来是  classmates[-2],[-3] 加入元素末尾:用  .append('')函数    如,classmates.append('Adam') 插入元素:用   .inse

Anagrams Given an array of strings, return all groups of strings that are anagrams. Note: All inputs will be in lower-case. 首先解释一下什么是anagrams:在不考虑顺序的情况下,包含相同字母的字符串组成anagrams 例如: 1.{"eat","ate","tea","coffee"}的anagra

最新版本1.1,下载地址:http://pan.baidu.com/s/1c1NDSVe  文件名scandir,请使用java1.8运行 小米范web目录扫描器主要功能是探测web可能存在的目录及文件,界面如下,左侧为发现的url,中间为浏览器,右侧为记事本窗口和服务器banner信息. 使用步骤如下: 1.点击新建扫描,出现如下界面. 2.输入要扫描的url信息: 格式包括以下几种(已支持https) http://www.xxx.com:8080 https://www.xxxx.com

本文有些零碎,总题来说,包括两个问题:(1)可变对象(最常见的是list dict)被意外修改的问题,(2)对参数(parameter)的检查问题.这两个问题,本质都是因为动态语言(动态类型语言)的特性造成了,动态语言的好处就不细说了,本文是要讨论因为动态--这种灵活性带来的一些问题. 什么是动态语言(Dynamic Programming language)呢,是相对于静态语言而言,将很多静态语言编译(compilation)时期所做的事情推迟到运行时,在运行时修改代码的行为,比如添加新的对象

目前我常常使用的分词有结巴分词.NLPIR分词等等 最近是在使用结巴分词,稍微做一下推荐,还是蛮好用的. 一.结巴分词简介 利用结巴分词进行中文分词,基本实现原理有三: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 二.安装及使用(Linux) 1.下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup

从slot到descriptor 在Python虚拟机类机制之填充tp_dict(二)这一章的末尾,我们介绍了slot,slot包含了很多关于一个操作的信息,但是很可惜,在tp_dict中,与__getitem__关联在一起的,一定不会是一个slot,原因很简单,slot不是一个PyObject,它不能存放在dict对象中.当然,我们再深入思考一下,会发现slot也不会被“调用”.既然slot不是一个PyObject,那么它就没有type,也就无从谈起什么tp_call了,所以slot是无论如何

Python中函数的参数问题有点复杂,主要是因为参数类型问题导致的情况比较多,下面来分析一下. 参数类型:缺省参数,关键字参数,不定长位置参数,不定长关键字参数. 其实总共可以分为 位置参数和关键字参数,因为位置参数被放在list里面,关键字参数放在dict里面,Python在解读的时候首先处理list,没有遇到关键字就append到list里面,遇到关键字了,就开始做dict直到结束,所以,位置参数必须放在关键字参数前面. 这里总结出三个模型: 1:不存在缺省函数时: def test(a,*

Python中函数的参数问题有点复杂,主要是因为参数类型问题导致的情况比较多,下面来分析一下. 参数类型:缺省参数,关键字参数,不定长位置参数,不定长关键字参数. 其实总共可以分为    位置参数和关键字参数,因为位置参数被放在list里面,关键字参数放在dict里面,Python在解读的时候首先处理list,没有遇到关键字就append到list里面,遇到关键字了,就开始做dict直到结束,所以,位置参数必须放在关键字参数前面. --------------------------------

13.0 序 这一章我们就来看看python中类是怎么实现的,我们知道C不是一个面向对象语言,而python却是一个面向对象的语言,那么在python的底层,是如何使用C来支持python实现面向对象的功能呢?带着这些疑问,我们下面开始剖析python中类的实现机制.另外,在python2中存在着经典类(classic class)和新式类(new style class),但是到Python3中,经典类已经消失了.并且python2官网都快不维护了,因此我们这一章只会介绍新式类. 13.1 p

前提:本文实现AI贪吃蛇自行对战,加上人机对战,读者可再次基础上自行添加电脑VS电脑和玩家VS玩家(其实把人机对战写完,这2个都没什么了,思路都一样) 实现效果: 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789

一.pyinstaller库 1.简介 pyinstaller库:将脚本程序转变为可执行(.exe)格式的第三方库 注意:需要在.py文件所在目录进行以下命令,图标扩展名是.ico 2.格式: pyinstaller -F 文件.py pyinstaller -i 图标名.ico 文件名.py 生成后的.exe文件放在dict文件夹里 二.wordcloud库 1.词云介绍 词云以词语为基本单元,根据其在文本中出现的频率设计不同大小一形成视觉上不同的效果,形成关键词云层或关键词渲染,从而使读者一

[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法:属性关系抽取 实体关系,实体属性抽取是信息抽取的关键任务:实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组,实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组:信息抽取一般分以下几种情况一对一,一对多,多对一,多对多的情况: 一对一:"张三男汉族硕士学历"含有一对一的属性三元组(张三,民族,汉族). 一对多:"华扬联众数字技术股份有限公司于2017年8月2日在上海证券交易所上市",含有一对多的属性三元组(华扬联众数字技术股份有

python基础之dict.set及字符串处理 本节内容 字典介绍及内置方法 集合介绍 字符串处理 1.字典介绍及内置方法 字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据.python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的,且key必须是可哈希的.可哈希表示key必须是不可变类型,如:数字.字符串.元组. 字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型.列表是有序的对象结合,字典