python算法

绝不能错过的24个顶级Python库 Python有以下三个特点： · 易用性和灵活性 · 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 · 用于数据科学的Python库的数量优势 事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库 · Beautiful Soup · Scrapy · Selenium 用于数据清理和数据操作的Python库 · Pandas · PyOD · NumPy · Spacy 用于数据可视化的Python库 · Matplotlib · Seaborn · Bokeh 用于建模的Python库 · Scikit-learn · TensorFlow · PyTorch 用于模型解释的Python库 · Lime · H2O 用于语音处理的Python库 · Librosa · Madmom · pyAudioAnalysis 用于图像处理的Python库 · OpenCV-Python · Scikit-image · Pillow

Python 最常见的 170 道面试题全解析：2019 版 引言 最近在刷面试题,所以需要看大量的 Python 相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是 Python2 的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的 Python 题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。大概就这样吧，有你看过的题目也有你没看到过的。 通过本场 Chat，你将获得如下知识点： 掌握 Python 的基础语法 语法常见的 Python 应用场景 掌握 Python 闭包的使用以及装饰器的使用 生成器和迭代器的使用 常见的设计模式的使用 深浅拷贝的区别 线程、进程、协程的使用 了解 Python 中的元编程和反射 常考的数据结构和算法 爬虫相关知识，网络编程基本知识等 所有题目 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 2.简述解释型和编译型编程语言 3.Python 的解释器种类以及相关特点？ 4.说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？ 5.Python3 和 Python2

LeetCode 131. 分割回文串 （Palindrome Partitioning） 原题 思路 代码 原题 给定一个字符串 s，将 s 分割成一些子串，使每个子串都是回文串。 返回 s 所有可能的分割方案。 示例: 输入: “aab” 输出: [ [“aa”,“b”], [“a”,“a”,“b”] ] 思路 题目要求返回所有的可能方案，所以依旧采用回溯算法。循环查看当前字符串的每一个可切分位置位；判断若在当前位置切分，前半部分是否是回文串。若是，则将前半部分存入当前解，并递归分割后半部分。 例如输入字符串为示例： |a 　|a　 |b　 | 0　１　２　３　 首先判断分割位1，发现前半部分‘a’是回文串，将‘a’存入cur_res，将后半部分‘ab’用作递归。当输入字符串为空时，递归结束，将cur_res加入的result，最终返回result。 代码 class Solution ( object ) : def partition ( self , s ) : """ :type s: str :rtype: List[List[str]] """ if len ( s ) == 0 : return [ ] else : res = [ ] self . partition_helper ( s , [ ] , res ) return res def

引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”，每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单，当新的引用指向该对象时，引用计数加1，当一个对象的引用被销毁时减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 标记清除 标记——清除（Mark——Sweep）是一种基于追踪（Tracing）回收技术实现的垃圾回收算法，对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的对象标记为有用的对象，不可达的对象就是要被清除的对象。所谓根对象就是一些全局引用对象和函数栈中的引用，这些引用所引用的对象是不可被删除的。 标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。 更多技术资讯可关注：gzitcast 来源： https://www.cnblogs.com/heimaguangzhou/p/11724079.html

如何学习Python 对于Python学习爱好者来说 一个良好的学习脉络特别重要，可以让学习事半功倍。如果你也是想系统的学习python技术，你可以看看 小编一直使用的学习路线图，本人亲测，效果不错。 python语言基础：（带你熟悉python语言的特性，学会使用python开发环境，使用python开发一些简单的案例） （1）Python3入门，数据类型，字符串 （2）判断/循环语句，函数， （3）类与对象，继承，多态 （4）tkinter界面编程 （5）文件与异常，数据处理简介 （6）Pygame实战飞机大战 python语言高级：（python语言的高级库，常用的企业级开发案例实战） （1）Python常见第三方库与网络编程 （2）面向对象，Python正则表达式 （3）求职数据爬虫，金融数据爬虫，多线程爬虫 （4）Python线程、进程 （5）Python mysql数据库应用，Nosql数据库，sql，jython python全栈工程师前端 （学会开发前端网页，会使用流行的前端框架） (1) HTML+css (2) 网页界面设计实战 (3) javaScript+ajax (4) jquerry (5) jquerry EasyUI, Mobile简介，photoshop (6) Bootstrap python全栈工程师后端 （常用的后端架构和企业项目实战） (1

Python学习教程（Python学习视频_Python学习路线）：Python数据结构 概述 数据结构是组织数据的方式，以便能够更好的存储和获取数据。数据结构定义数据之间的关系和对这些数据的操作方式。数据结构屏蔽了数据存储和操作的细节，让程序员能更好的处理业务逻辑，同时拥有快速的数据存储和获取方式。 在这篇文章中，你将了解到多种数据结构以及这些数据结构在Python中实现的方式。 抽象数据类型和数据结构 数据结构是抽象数据类型(ADT)的实现，通常，是通过编程语言提供的基本数据类型为基础，结合相应的代码来实现。 通常来说，数据结构分为两类：原始数据结构和非原始数据结构，原始数据结构是用来表示简单的数据关系，非原始数据结构包含原始数据结构，同时，数据关系更加复杂，数据操作也更加复杂。 原始数据结构 原始数据结构 - 顾名思义 - 是最原始的或基本的数据结构。 它们是数据操作的构建块，包含纯粹，简单的数据值。 Python有四种原始变量类型： Integers Float Strings Boolean Integers 您可以使用Integers表示数字数据，具体地说，可以使用从负无穷大到无穷大的整数 Float “Float”代表“浮点数”。 您可以将它用于有理数，通常以十进制数字结尾，例如1.11或3.14。 请注意，在Python中，您不必显式声明变量或数据的类型。

Python学习教程（Python学习路线）：Python入门的正确姿势！ 初级开发者学Python容易陷入茫然，这篇文章概述了从编程基础、引导、文档阅读、书籍和视频、源代码等学习和积累环节，值得初学者参考。 作为一个开发者，为何要选择Python？ 为什么要学习Python？为什么要选择Python，而不是其他别的20多种编程语言？当你开始走上开发者之路时，这个问题会可能会一天在你的脑海里出现多次。 选择你的第一个编程语言，就像选择一个入门级“口袋妖怪”一样。 如果你的目标不是Python，而是其他语言，那其实可以不用在往下读了。如果你对自己选择Python的决定有信心，那么这篇文章将让你获得更高的成功机会。其实选择哪种语言并不重要。但是一旦你做出决定，你就需要坚持下去。 现在网上有大量对不同编程语言/框架进行比较的文章和观点。这些内容可能会让人觉得无所适从，甚至吓到一些人，让他们怀疑自己的决定并半路放弃。 我认识一些人，声称自己掌握了3-4种语言。**他们想要了解4种语言的很多细枝末节，但无法使用其中任何一种语言进行编程。**这就是想要尝试一切，而没有始终坚持的结果。 Python是一种设计精良的语言。有着大量在线说明文档和教程。而且被广泛用于许多领域。所以，无论你的水平如何，对于Python而言都有很多值得探索的东西。对于其他20种语言中的大多数也同样如此。

很多朋友可能会问，为什么要学Python, 就算学会了Python可以用来干什么呢? 一般学Python可以往很多方便发展哦。 1,比如可以做web应用开发 在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。 youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram 也是用python开发的 2,网络爬虫 爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。 3.AI 人工智能与机器学习 现在的人工智能非常的火爆，各种培训班都在疯狂打广告招生.机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。说白了就是因为Python简单易学框架丰富。很多框架对于Python非常的友好，我也这也就是这么多学习Python的原因吧！ 4，数据分析

继承 单继承和多继承 单继承：每个类只能继承一个类 多继承：每个类允许继承多个类 >>> class A(): pass >>> class B(A): pass >>> class C(B,A): pass >>> print(A.__mro__) >>> print(B.__mro__) 输出： (<class '__main__.A'>, <class 'object'>) (<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>) # 子类可以直接拥有父类的属性和方法，私有属性和方法除外 >>> class Fish(): def __init__(self, name): self.name = name def swim(self): print('{} can swimming......'.format(self.name)) >>> class Bird(): def __init__(self, name): self.name = name def fly(self): print('{} can fly......'.format(self.name)) >>> class Person(): def __init__(self, name): self.name = name def

列表：python中不用定义类型，类似工厂 列表的创建： ①创建普通列表：[1,2]，用逗号隔开 ②创建一个混合列表：[1,‘zyf',3.14,[1,2,3]] ③创建空列表：empty=[] 常用操作： 添加元素： 列表名.append() #只能传一个参数 列表名.extend() #传一个列表，相当于列表合并 列表名.insert(位置,元素) 获取元素： 列表名[索引] 删除元素： 列表名.remove(元素) #不需要知道位置，如果不存在，报错 del ①del 列表名[下标]②del 列表名 #整个删除 pop ①列表名.pop() # 数据结构为栈 ，返回值为栈顶元素 ②列表名.pop(index) count(元素) # 为列表中某个元素次数 index(元素) #返回列表中元素第一个位置的下标 index(元素，起始位置，结束位置） #返回列表中在这范围中的第一个位置的下标 reverse() 倒置列表 sort() 排序，默认从小到大 sort(算法,键,reverse==true) 获取多个元素（Slice，列表分片）： 截取：[头下标:尾下标]表示[头:尾)若某一为空表示从头或从尾开始 操作符在列表中的应用： 比较列表中的元素大小若某个比较后为false便不比较返回false +： 两个列表求并 *： 列表重复n次后求并 来源： https://www