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文章分类 - python
统计数列中元素的频度
摘要：from random import randint #找出出现次数最多的前3个 data = [randint(0,20) for _ in range(30)] print(data) d = dict.fromkeys(data,1) print(d) for x in data: d[x] += 1 dd = sorted([(v,k) for k,v in d.items(...
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sorted排序
摘要：from random import randint # print(randint(-10,10)) # # l = [randint(-10,10) for i in range(10)] # # print( [x for x in l if x >= 0] ) # # print(list(filter(lambda x:x>=0,l))) mcase = {'a': 10, 'b'...
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Future与Task
摘要：Tasks and coroutines 翻译的python官方文档 这个问题的恶心之处在于，如果你要理解coroutine，你应该理解future和task。而你如果想理解future和task你应该先理解coroutine。所以在第一遍阅读官方文档的时候，感觉完全是在梦游。但读到第二遍和第三遍的
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partial函数 偏函数
摘要：一个函数可以有多个参数，而在有的情况下有的参数先得到，有的参数需要在后面的情景中才能知道，python 给我们提供了partial函数用于携带部分参数生成一个新函数。 下面一个列子是用partial来生成了一个装饰器,用于修改函数的__doc__为另一个函数的
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Python 的异步 IO：Asyncio
摘要：一直对asyncio这个库比较感兴趣，毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块，python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的？ 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代，标准库里的异步网络模块：sele
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Python namedtuple
摘要：mqslllduoduo Python元组的升级版本 -- namedtuple(具名元组) 因为元组的局限性：不能为元组内部的数据进行命名，所以往往我们并不知道一个元组所要表达的意义，所以在这里引入了 collections.namedtuple 这个工厂函数，来构造一个带字段名的元组。具名元组的
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协程之生成器yield from
摘要：yield from 你知道做什么那些事情吗？ 帮我们迭代： 让协程返回值 yield from的主要功能是打开双向通道，把最外层的调用方法与最内层的子生成器连接起来，这样二者可以直接发送和产出值，还可以直接传入异常，而不用在位于中间的协程中添加大量处理异常的代码，有了这个机构， 协程可以通过以前不
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协程之生成器
摘要：执行结果： 终止协程和异常处理： close： 上述代码中，注释了其他yield ，再次执行就不会有异常了 或者捕获异常，并抛出StopIteration异常（表示已经运行到结尾了），这样也不会有报错 总结close： throw： 向生成器抛一个异常： 改进一下（生成器自己捕获异常）： 总结： t
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字符串格式化
摘要：字符串格式化 Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式 百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in str
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python并发编程之IO模型
摘要：用协程实现的IO阻塞自动切换，那么协程又是怎么实现的，在原理是是怎么实现的。如何去实现事件驱动的情况下IO的自动阻塞的切换，这个学名叫什么呢？ => IO多路复用 比如socketserver，多个客户端连接，单线程下实现并发效果，就叫多路复用。 同步IO和异步IO，阻塞IO和非阻塞IO分别是什么，
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多进程
摘要：在学习多进程之前先看下面一段代码 执行结果是： 子进程会将父进程所有数据原样拷贝一份到子进程当中（fork之后的代码），每一个进程有一套自己完全隔离的数据 进程间的通讯： 共享内存：
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多线程
摘要：开启join后，程序就会hang住（阻塞），不会继续往下执行 上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。 更多方法： start 线程准备就绪，等待CPU调度 setName 为线程设置名称 getName 获取线程名称 setDaemon
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生成器
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 def fib(index): if index <= 2: return 1 else: return fib(index-1) + fib(index-2) def fib2(index): ...
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python Iterable和Iterator
摘要：判断是不是可以迭代，用Iterable 判断是不是迭代器，用Iterator 所以， 凡是可以for循环的，都是Iterable 凡是可以next()的，都是Iterator 集合数据类型如list，truple，dict，str，都是Itrable不是Iterator，但可以通过iter()函数获
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元类应用ORM实现
摘要：首先看下一个简单的例子 上述为属性描述符 执行后结果： bobby28<class '__main__.User.Meta'> 进一步改进代码： 执行结果： bobby28{'db_table': 'user'}{'age': <__main__.IntField object at 0x00000
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元类
摘要：执行结果： <class '__main__.create_class.<locals>.User'> 执行结果： <__main__.User object at 0x00000000011BD898> 证明了类是type的实例，类也是对象 执行结果： in new in init 补充 先看一下
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python属性描述符和属性查找过程
摘要：第一种情况： 输出： 30{}3029 print (user.__dict__) 是 {}呢？ 原理如下： 如果user是某个类的实例，那么user.age（以及等价的getattr(user,’age’)）
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魔术方法 __getattr__ 和__getattribute__
摘要：#__getattr__, __getattribute__ #__getattr__ 就是在查找不到属性的时候调用 from datetime import date class User: def __init__(self,info={}): self.info = info def __getattr__(self, item): ret...
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python 一个经典的参数错误
摘要：['bobby2', 'bobby3']['bobby'](['bobby'],)['bobby', 'bobby5'] # com2.staffs ['bobby', 'bobby5'] # com3.staffsTrue 、、、、、 com2.staffs和com3.staffs使用的同一个内存
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