python算法

Java和Python的特性区别！ 这篇文章整合了java语言的特性和python语言的特性，希望可以帮到想要了解或初学编程的你！ Python特性 Python是简单易学的： Python是一种代表简单主义思想的语言，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。 Python是速度快的： Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 Python是免费、开源的： Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。 Python是高层语言： 用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 Python是可移植的： 由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台 上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、 BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation

接下来是五种回归(线性模型) 用于回归的线性模型 (可以理解为 直线方程 或者 加权求和 ) 单一预测为一条直线，两个特征为一个平面，以此类推。线性模型对 多个特征的数据集 而言非常强大！ X, y = mglearn.datasets.make_forge() mglearn.plots.plot_linear_regression_wave() 1.线性回归(普通最小二乘法) 两个参数w(权重/ 系数 NumPy数组 ) in coef_属性 , b(偏移/ 截距 浮点数 ) in intercept_属性。寻找这两个参数使得 均方误差 (预测值与真实值之差的平方和除以样本数)最小。由于此算法没有参数，故无法控制模型复杂度。 from sklearn.linear_model import LinearRegression X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_)) print("lr.intercept_: {

魔法方法 在python中，有一些内置好的特定的方法，这些方法在进行特定的操作时会自动被调用，称之为魔法方法。 构造和析构 魔法方法总是被双下横线包围，例如__init__； 是面向对象的Python的一切； 他们总是能在适当的时候被调用。 __init__(self[, …]) 相当于其他编程语言的构造方法，类在实例化对象的时候首先会调用的一个方法。 __new__(cls[, …]) init并不是实例化对象调用的第一个方法，new方法才是，它的第一个参数是cls，通常情况下是返回cls类的对象，也可以返回其他类的对象。 new方法是极少去重写它的，Python会默认执行，但是当需要继承一个不可变类型又需要修改的时候，那么就需要重写了。 __del__(self) 当对象将要被销毁的时候这个方法会自动被调用，但是 del x 并不等于调用了 x.__del__() del方法是当垃圾回收机制，即当没有任何变量去引用这个对象的时候，垃圾回收机制会自动销毁，这时才会调用对象的self方法。 注意：内置的__del__()方法并不是发生del操作的时候就会调用，当对象生成后，所有对它的引用都被del后才会启动垃圾回收机制，才会调用__del__()方法。 算数运算 在Python2.2之前类和类型是分开的，类是属性和方法的封装，类型是如整型、浮点型、字符串这些类型

/* Author: wsnpyo Update Date: 2014-11-16 Algorithm: 快速幂/Fermat, Solovay_Stassen, Miller-Rabin素性检验/Exgcd非递归版/中国剩余定理 */ import random def QuickPower(a, n, p): # 快速幂算法 tmp = a ret = 1 while(n > 0): if (n&1): ret = (ret * tmp) % p tmp = (tmp * tmp) % p n>>=1 return ret def Jacobi(n, m): # calc Jacobi(n/m) n = n%m if n == 0: return 0 Jacobi2 = 1 if not (n&1): # 若有n为偶数, 计算Jacobi2 = Jacobi(2/m)^(s) 其中n = 2^s*t t为奇数 k = (-1)**(((m**2-1)//8)&1) while not (n&1): Jacobi2 *= k n >>= 1 if n == 1: return Jacobi2 return Jacobi2 * (-1)**(((m-1)//2*(n-1)//2)&1) * Jacobi(m%n, n) def Exgcd(r0, r1): # calc ax+by

面向对象Object Oriented 概述 面向过程 分析出解决问题的步骤，然后逐步实现。 例如：婚礼筹办 – 发请柬（选照片、措词、制作） – 宴席（场地、找厨师、准备桌椅餐具、计划菜品、购买食材） – 婚礼仪式（定婚礼仪式流程、请主持人） 公式：程序 = 算法 + 数据结构 优点：所有环节、细节自己掌控。 缺点：考虑所有细节，工作量大。 面向对象 找出解决问题的人，然后分配职责。 例如：婚礼筹办 – 发请柬：找摄影公司（拍照片、制作请柬） – 宴席：找酒店（告诉对方标准、数量、挑选菜品） – 婚礼仪式：找婚庆公司（对方提供司仪、制定流程、提供设备、帮助执行） 公式：程序 = 对象 + 交互 优点 (1) 思想层面： – 可模拟现实情景，更接近于人类思维。 – 有利于梳理归纳、分析解决问题。 (2) 技术层面： – 高复用：对重复的代码进行封装，提高开发效率。 – 高扩展：增加新的功能，不修改以前的代码。 – 高维护：代码可读性好，逻辑清晰，结构规整。 缺点：学习曲线陡峭。 类和对象 类：一个抽象的概念，即生活中的”类别”。 对象：类的具体实例，即归属于某个类别的”个体”。 类是创建对象的”模板”。 – 数据成员：名词类型的状态。 – 方法成员：动词类型的行为。 """ 类和对象 现实事物 -抽象化-> 类 -实例化-> 对象 """ class Wife : """

大家使用的时候找到对应的代码文件夹直接 Ctrl +B 在 IDK工具中就可以验证执行相应代码即可。以此提高学习效率。 另外学习结构体系中咱们还加入 LeetCode 面试系列好文，大家可以边学习基础知识，边了解面试及算法知识，这样后期系统学习下来对 Python 的使用会有事半功倍的效果。文章目录如下： 前 50 天基础文章目录： 第1天：Python 环境搭建 第2天：Python 基础语法 第3天：Python 变量与数据类型 第4天：Python 流程控制 第5天：Python函数 第6天：Python 模块和包 第7天：Python 数据结构--序列 第8天：Python List 第9天：Python tupple 第10天：Python 类与对象 第11天：Python 字典 第12天：Python 集合 第13天：Python 函数的参数 第14 天：Python 高阶函数 第15天：Python 输入输出 第16天：Python 错误和异常 第17天：Python 之引用 第18天：Python 之迭代器 第19天：Web 开发 Flask 介绍 第20天：Python 之装饰器 第21天：Web开发 Jinja2模板引擎 第22天：Python NameSpace & Scope 第23天：Python Standard Library 01 第24天

1、 共享全局变量资源竞争 前面文章介绍了一个线程写入,一个线程读取,没问题, 但是如果两个线程都写入会造成阻塞 import threading num = 0 def demo1 ( nums ) : global num for i in range ( nums ) : num += 1 print ( 'demo1--------%d' % num ) # demo1--------1171003 数值异常就是资源竞争的结果 def demo2 ( nums ) : global num for i in range ( nums ) : num += 1 print ( 'demo2--------%d' % num ) # demo2--------1262790 数值异常就是资源竞争的结果 def main ( ) : t1 = threading . Thread ( target = demo1 , args = ( 1000000 , ) ) t2 = threading . Thread ( target = demo2 , args = ( 1000000 , ) ) t1 . start ( ) t2 . start ( ) print ( 'main-------%d' % num ) # main-------541178 if __name__ =

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具，基于selnium封装。 链接 selenium - web UI自动化测试。 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览。 链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架。 链接 Needle - Css 自动化测试框架。 链接 seleniumbase - 端到端自动化测试框架。 链接 pytest_splinter - pytest spinter和selenium集成。 链接 Browsermob Proxy - Browsermob Proxy的python包装器。 链接 Selenium-Requests - 扩展Selenium WebDriver类以包含请求库中的请求函数，同时完成所有需要的cookie和请求头处理。 链接 移动测试自动化 appium - 移动端UI自动化测试。 链接 --推荐 uiautomator- 安卓UI自动化测试。 链接 ATX - 智能手机自动化工具。支持iOS，Android，WebApp和游戏。 网易出品

发布博客的感想   自从本科找工作以来一直其实有写博客的打算，但是一直以来连笔记都不做的我，再加上本人是个重度拖延症+懒癌患者，所以也就一直拖着了。之后总算是认识到自己的记忆里并没有想象的那么好，干脆向现实低头，开始做笔记了，但是还是没有开始写博客，今天勇敢地迈出第一步，暂且不谈专业，谈一下规划吧，也算是适应一下这种感受。   还是需要开明章义谈一下，以便能够更好的找到同道中人交流，本人是软件工程专业，博客的内容当然也是围绕技术的方面展开， 不过我兴趣广泛，想要和我交流其他东西也是热烈欢迎 。最核心的内容也是自己自认为最擅长的内容主要就是讨论一些算法的设计分析和编程题的思路，以供有需要的人交流之用，至于学习的东西因为自己有记笔记，但是后面可能会考虑逐渐的移到自己的博客当中，但是转换也比较麻烦，这些都是后话。   因为是刷题，所以自己比较喜欢python这门语言，因为真的简单，这样就可以更加关注算法的设计，毕竟实现不重要，C++自己也会使用，但是比例会相对python来说比较少，后面同时也会在博客里写一点python这门语言的相关内容，C++估计也会有吧，但是知识点的东西可能其他人的博客已经写了很多，这个不是重点。同时本人还专研于机器学习和卷积神经网络的相关内容，比较喜爱数学概率之类的工具，以后可能会写出来以供参考，但是自认为不是大神。   当然也谈一下自己写博客的目的

本篇内容 Python介绍 安装 第一个程序（hello，world） 变量 用户输入（input） 数据类型 数据运算 if判断 break和continue的区别 while 循环 一、 Python介绍 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者 。 2017年6月TIOBE编程语言排行榜： 由上图可见，python语言使用率呈上升趋势，而排名前三的语言使用率呈下降趋势。 Python 的优缺点 优点： Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节 可移植性————由于它的开源本质