11 2022 档案

摘要:\W+:匹配一个或多个非字母进行切割,匹配到的非字母不缓存; (\W+):匹配一个或多个非字母进行切割,匹配到的非字母全部缓存; (\W)+:匹配一个或多个非字母进行切割,匹配到的非字母缓存最后一位; [\W]+:匹配一个或多个非字母进行切割,匹配到的非字母不缓存;(跟\W+一样) [\W+]:匹配 阅读全文
posted @ 2022-11-27 11:20 钟鼎山林 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.元组命名 如何为元组中的每个元素命名,提高程序可读性 案例:学生信息系统中数据为固定格式:(名字,年龄,性别,邮箱地址,......) 学生数量很大为了减小存储开销,对每个学生信息用元组表示,但访问时,我们使用索引(index)访问,大量索引降低程序可读性,如何解决这个问题? student = 阅读全文
posted @ 2022-11-23 22:03 钟鼎山林 阅读(74) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:列表解析式(List Comprehension) 又叫 推导式 或 生成式 列表解析式的优势 比循环更节省时间和空间。 需要更少的代码行。 可将迭代语句转换为公式。 公式 # 不加条件 [返回值 for 元素 in 可迭代对象 ] # 需要条件 [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 阅读全文
posted @ 2022-11-20 20:19 钟鼎山林 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:迭代的概念 使用for循环遍历取值的过程叫做迭代,比如:使用for循环遍历列表获取值的过程 # Python 中的迭代 for value in [2, 3, 4]: print(value) 复制代码 1.2 可迭代对象 标准概念:在类里面定义__iter__方法,并使用该类创建的对象就是可迭代对 阅读全文
posted @ 2022-11-19 17:04 钟鼎山林 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:进程、线程、协程之间的关系 一个进程至少有一个线程,进程里面可以有多个线程 一个线程里面可以有多个协程 进程、线程、线程的对比 进程是资源分配的单位 线程是操作系统调度的单位 进程切换需要的资源最大,效率很低 线程切换需要的资源一般,效率一般(当然了在不考虑GIL的情况下) 协程切换任务资源很小,效 阅读全文
posted @ 2022-11-14 22:37 钟鼎山林 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:final_result ={} def sales_sum(pro_name): total =0 nums =[] while True: x = yield print(pro_name+"销量:",x) if not x: break total += x nums.append(x) re 阅读全文
posted @ 2022-11-14 20:57 钟鼎山林 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:进程的概念 进程:通俗理解一个运行的程序或者软件,进程是操作系统资源分配的基本单位。 现实生活中的公司可以理解成是一个进程,公司提供办公资源(电脑、办公桌椅等),真正干活的是员工,员工可以理解成线程。 注意:一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程,多进程可以完成多任务. 1.2 进程的状态 阅读全文
posted @ 2022-11-13 20:20 钟鼎山林 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait import time # 线程池 # 主线程中可以获取某一个线程的状态或某一个任务的状态 以及返回值 # 当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道 # futur 阅读全文
posted @ 2022-11-13 12:40 钟鼎山林 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 生成器函数,函数里只要有yield 关键字 def gen_func(): yield 1 yield 2 yield 3 # 斐波拉契(当位数等于前两位数之和) 0 1 1 2 3 5 8 # 惰性求值 ,掩饰求值提供 # 只返回当位的值 def fib(index): if index <= 阅读全文
posted @ 2022-11-12 21:23 钟鼎山林 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:""" [start:end:step] 其中第一数字start 表示切片开始位置,默认为0; 第二个数字end 表示切片截止 (但不包含)位置 (默认为列表长度) 第三个数字step 表示切片的步长 (默认为1) 当start 为0时可以省略 当end为列表长度时可以省略 当step 为1时可以省 阅读全文
posted @ 2022-11-12 10:50 钟鼎山林 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:示例1 import threading import time # 进程比较消耗资源 线程比较消耗cpu def func01(number): print("函数func01 start") time.sleep(2) print("函数func01 end") def func02(numbe 阅读全文
posted @ 2022-11-10 22:03 钟鼎山林 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:IO 密集型应用 IO 密集型应用CPU等待IO时间远大于CPU 自身运行时间,太浪费;常见的 IO 密集型业务包括:浏览器交互、磁盘请求、网络爬虫、数据库请求等 Python 世界对于 IO 密集型场景的并发提升有 3 种方法:多进程、多线程、异步 IO(asyncio);理论上讲asyncio是 阅读全文
posted @ 2022-11-10 09:47 钟鼎山林 阅读(78) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:async def func(urls,body): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post(urls,json=body) as response: return await response.j 阅读全文
posted @ 2022-11-09 16:23 钟鼎山林 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:处理excel数据 import openpyxl import os from utils.path_util import Path class LocalExcelData: def __init__(self, files_name, files_path="exceldata"): pat 阅读全文
posted @ 2022-11-09 15:35 钟鼎山林 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑