随笔分类 - Python
摘要：安装scrapy pip install scrapy -i https://pypi.douban.com/simple/ 安装过程可能遇到的问题 版本问题导致一些辅助库没有安装好，需要手动下载并安装一个辅助库Twisted 运行时候：ModuleNotFoundError: No module
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摘要：核心思想 空间换时间，是一种用于快速查询的多叉树结构，利用字符串的公共前缀来降低时间 优缺点： 优点：查询效率高，减少字符比较 缺点：内存消耗较大 每次都会从头向下一直到字符串结尾 前缀树 1 单个字符串从前到后加到一棵多叉树上 2 每隔字符串都会有自己所在节点的两个属性path和end，path代
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摘要：归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
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摘要：安装 Flask-WTF及其依赖可使用pip安装 pip install flask_wtf 配置 要求应用配置一个密钥。密钥是一个由随机字符构成的唯一字符串，通过加密或签名以不同的方式提升应用的安全性 app=Flask(__name__) app.secret_key='123321' 如果不设
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摘要：友情链接 让Python更优雅更易读（第一集） 1.装饰器 1.1装饰器特别适合用来实现以下功能 运行时校验：在执行阶段进行特定校验，当校验通不过时终止执行。 适合原因：装饰器可以方便地在函数执行前介入，并且可以读取所有参数辅助校验。 注入额外参数：在函数被调用时自动注入额外的调用参数。适合原因：装
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摘要：图是一种善于处理关系型数据的数据结构，使用它可以很轻松地表示数据之间是如何关联的 图的实现形式有很多，最简单的方法之一就是用散列表 背景 图有两种经典的遍历方式：广度优先搜索和深度优先搜索。两者是相似的。 实现 1广度优先搜索算法需要用队列来记录后续要处理哪些顶点。 2该队列最初只含有起步的顶点 3
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摘要：面向对象设计原则 开放封闭原则： 一个软件实体如类、模块和函数应该对拓展开放，对修改关闭。即软件实体应尽量在不修改原有代码的情况下进行扩展。 里氏替换原则： 所有引用的父类的地方必须能透明的使用其子类的对象 依赖倒置原则： 高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象；抽象不应该依赖细节；细节应
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摘要：贪婪算法 贪婪算法也称为最优算法，这种算法并不是最准确的答案，但确认最接近答案的近似算法。 这时候有人会问，不是最准确的答案我要她干嘛？但是在日常中，我们有时候会遇到一些我们无法处理的问题，甚至是要花费成吨的资源也无法很好解决的问题 这时候我们可以考虑使用近似算法，来节约资源这种简单方法解决 假如我
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摘要：快速排序 快速排序是比较常用的一种排序方式，通过递归的方法进行排序 首先使用递归方式我们先要解决两个问题：1找到基准条件 2找到递归条件 基线条件为数组为空或只包含一个元素。在这种情况下，只需原样返回数组——根本就不用排序 那么这样我们就会把数组长度小于2的定位我们基准条件 然后我们会将剩余数组进行
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摘要：背包问题 现在要往一个可以装4个单位重量的背包里怎么装价值最高：A重量1个单位，价值15；B重量3个单位，价值20；C重量4个重量，价值30 使用动态规划填充空格 class SolutionBag: def valuableBag(self,optionalList,sizeBig): #创建网格
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摘要：内置的列表类型提供sort的方法 可以根据多项指标给list实例中的元素排序。在默认情况下，sort方法总是按照自然升序排列列表内的元素 #升序排列 list1=[2,3,1,2,5] list1.sort() print(list1) #[1, 2, 2, 3, 5] #降序排列可以使用指定参数r
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摘要：二分法 尽管二分搜索通常优于顺序搜索，但当n较小时，排序引起的额外开销可能并不划算。实际上应该始终考虑，为了提高搜索效率，额外排序是否值得。如果排序一次后能够搜索多次，那么排序的开销不值一提。然而，对于大型列表而言，只排序一次也会有昂贵的计算成本，因此从头进行顺序搜索可能是更好的选择。 #二分法 d
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摘要：目的： 这个随笔可以是看做是一个笔记，会记录一些自己觉得有意义或是有趣的或是优雅的或是......所以随笔的整体会比较凌乱，看到了这部分内容或许就会记录进来，好记性不如烂笔头，也给以后的自己翻阅提供一些回忆的素材。 实现一个“看上去很像分数”的数据结构 class Fraction: def __i
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摘要：匿名函数 可以只有一个入参或多个入参，但返回值只能是一个函数 #普通函数 def sum(a,b): return a+b #等价的匿名函数 add = lambda a,b: a+b 闭包 举一个平均值的例子： 根据例子我们发现，每次调用make_avg（），都会返回averager函数对象 #使
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摘要：import paramiko # unicode_utils.py def to_str(bytes_or_str): """ 把byte类型转换为str :param bytes_or_str: :return: """ if isinstance(bytes_or_str, bytes): v
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摘要：队列在进行数据操作时必须遵循“先进先出（Firstin Firstout，FIFO）”的原则，这一特点决定了队列的基本操作需要在其两端进行 队列（Queue）的基本操作通常在队列的两端被执行，其中执行插入元素操作的一端被称为队尾（rear）；执行删除元素操作的一端被称为队头（front）。 clas
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摘要：import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header #配置邮箱信息 mailHost="smtp.qq.com" mailUser="*******" mailPass="******
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摘要：这里有 n 个航班，它们分别从 1 到 n 进行编号。有一份航班预订表 bookings ，表中第 i 条预订记录 bookings[i] = [firsti, lasti, seatsi] 意味着在从 firsti 到 lasti （包含 firsti 和 lasti ）的 每个航班 上预订了 s
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摘要：现在你总共有 numCourses 门课需要选，记为 0 到 numCourses - 1。给你一个数组 prerequisites ，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表示在选修课程 ai 前 必须 先选修 bi 。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，
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摘要：背景：爬取豆瓣电影top250的信息 使用线程池 import re from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests #获取豆瓣电影top250电影名字、导演、评分、评价人数 def getDoubanRource(
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