python算法

对于新人而言，无论学习什么技术，都要以鼓励的姿态出现。如果只是一味地用薪水和个人所看到的局限性现状去衡量一门技术，那绝对是欠缺眼光的。作为一名Python工程师，究竟具备哪些技能才能提升求职机率？今天我就和大家简单来说说： Python编程语言基础 Python语言基础是入门Python的第一步，Python对于新手来说十分友好，入门相对容易同时又可以干很多事，例如网站开发、运维、数据、爬虫等，在诸多方面，Python都是一门非常方便顺手的工具语言。目前国内很多比较知名的网站，例如豆瓣、知乎、果壳、饿了么等，都是Python应用的典型。这也给了国内Python开发者一阵强心剂，Python的生态环境可以支撑起重量级的 产品。 算法与数据结构 编写良好的代码需要了解常用的算法和数据结构，虽然你可能很少会自己实现，但是对于Python语言中一些常用数据结构如list, tuple, set, frozenset, dict和collections模块中的OrderedDict, defaultdict, deque, namedtuple, Counter等应该知道什么时候用。最主要的还是了解算法中递归，二分等常用思想，写出高效易用的代码。如果你想在线练习，可以做一些Acm基础题或者去leetcode等网站刷题。 计算机网络 对于应用开发者来说，大部分时间可能不太会接触特别底层的问题

首先你要了解一下Python之禅，一行代码输出“The Zen of Python”： python -c "import this" """ The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

一、问题 Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。 二、Python调用C/C++ 1、Python调用C动态链接库 Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。 （1）C语言文件：pycall.c /***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int foo(int a, int b) { printf("you input %d and %d\n", a, b); return a+b; } （2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern "C"来进行编译。 （3）Python调用动态库的文件：pycall.py import ctypes ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./libpycall.so") lib.foo(1, 3) print '***finish***' （4）运行结果： 2、Python调用C++(类)动态链接库

自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁 http://hanlp.com/ https://github.com/hankcs/HanLP HanLP: Han Language Processing 之前需要做一个中文命名实体识别的api，看完了一些相关论文以后觉得短时间内自己实现不大现实，于是找了一些开源工具，其中哈工大的LTP效果是很好的，但是免费使用限流量，需要给钱才行； NLPIR的pynlpir似乎还不能支持命名实体识别等复杂工作，只能做一些分词之类；最后还剩下Hanlp，感谢Hanlp的作者hancks无私的将代码开源，还提供了那么详细的文档。 pyhanlp只有少数功能，其他复杂一点的功能需要使用python调用java代码来实现。 以下是api的模型部分，大多是照着文档写成的。 python调用java需要jpype库，具体安装请参考之前的博客：jpype安装的简便方法 In [1]: import jpype from jpype import * jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath() print(jvmPath) jpype.startJVM(jvmPath) jpype.java.lang.System.out.println("hello

本文涉及到的代码均已放置在我的github中 --> 链接 python实现基础的数据结构（一） python实现基础的数据结构（二） python实现基础的数据结构（三） python语法较为简洁，正好最近在复习数据结构，索性就用python去实现吧😀 本文实现的有线性表、栈、队列、串、二叉树、图、排序算法。参照教材为 数据结构(C语言版)清华大学出版社 ，还有网上的一些大神的见解。由于包含代码在内，所以内容很多，分了几篇，话不多说，我们直接步入正题🙈 注：本文实验环境：Anaconda 集成 python 3.6.5 （ 故代码为 python3 ） 由于本文代码过多，故每一步不做太详细的介绍，我尽量在代码中解释细节，望体谅 串 串是由零个或者多个字符组成的优先序列，一般记为是s = ‘a1a2…an’ ，python对字符串的操作已经比较成熟和简单，所以我们这里着重介绍串的模式匹配算法，这就不得不提KMP匹配算法，这种算法和正则表达式有类似之处，一个用了DFA的思想，一个用了NFA的思想。 KMP算法的思想是，当匹配失败时，可以利用已经知晓的一部分文本内容，避免从头开始重新匹配。这个匹配的过程可以使用有限状态自动机（DFA）。可以看看 这位大神 的描述。 每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时，不需要回溯I指针，而是利用已经的带的“部分匹配

前言 最近研究了一下脚本语言的混淆方法，比如 python，javascript 等。脚本语言属于动态语言，代码大多无法直接编译成二进制机器码，发行脚本基本上相当于暴露源码，这对于一些商业应用是无法接受的。因此对脚本代码进行加固，成为很多应用的首选。代码加固的一项措施是代码混淆，增加逆向人员阅读代码逻辑的难度，拖延被破解的时间。 今天讲解一下Python代码的混淆方法，Python代码一般用作web，提供服务接口，但也有一些桌面的应用，这一部分就需要对代码进行混淆保护。以一个开源项目pyminifier (https://github.com/qiyeboy/pyminifier)来说明混淆的技巧方法，这个项目已经有4年没更新，有一些bug，但是依然值得我们学习和入门。 项目结构 框架详情： analyze.py - 用于分析Python代码 compression.py - 使用压缩算法压缩代码 minification.py - 用于简化Python代码 obfuscate.py - 用于混淆Python 代码 token_utils.py - 用于收集Python Token 　　 从项目代码中，可以看到pyminifier的混淆方法是基于Token的，即基于词法分析，假如大家之前做过混淆的话，这应该属于混淆的初级方案，因为这样的混淆并不会修改代码原有的逻辑结构。

前言 自己在第一次作业中写下的目前最想学的技术是 "学习好软件方向的各种技术，熟练运用编程语言" 。再怎么说，这也太过宽泛了，而且想在一学期做到这一点是不现实的。自己曾在大一系统地跟着老师学过C、C++，以及自学了Python的基础知识，但就像自己在第一次作业中写到的，并没有什么实践的机会。因此，想要通过这一次软件工程的学习，将自己所学应用到实践之中。但目前自己所能达到的水准还不能够很好的帮助到自己的组员，所以趁着这一次的机会，将对本学习的python学习进行一次规划。 Python应用领域 1、Web 和 Internet开发 2、科学计算和统计 3、人工智能 4、教育 5、桌面界面开发 6、软件开发 7、后端开发 关于路线图的分析 以上是我做的技术学习路线图，仅仅只是作为一个参考。由于我已经学过一段时间的Python，但也只是浅尝辄止，所以先用一点时间来回顾。重点是放在后面的Python进阶上。我觉得如果不是自己真正意义上的接触了某种事物，仅仅听别人说是无法得知自己对于它的看法，更别说是否对此有所兴趣。这一阶段我想先系统性地初步学习各方面的知在识技术，然后从中选取一两个方向作为重点发展。 1、Linux系统是我们这学期开设的一门课程，课程最后要求我们完成一个有应用背景的客户端、服务器交互类应用，并未规定使用什么语言，所以我想结合着使用Python来完成。 2

本文涉及到的代码均已放置在我的github中 --> 链接 python实现基础的数据结构（一） python实现基础的数据结构（二） python实现基础的数据结构（三） python语法较为简洁，正好最近在复习数据结构，索性就用python去实现吧😀 本文实现的有线性表、栈、队列、串、二叉树、图、排序算法。参照教材为 数据结构(C语言版)清华大学出版社 ，还有网上的一些大神的见解。由于包含代码在内，所以内容很多，分了几篇，话不多说，我们直接步入正题🙈 注：本文实验环境：Anaconda 集成 python 3.6.5 （ 故代码为 python3 ） 由于本文代码过多，故每一步不做太详细的介绍，我尽量在代码中解释细节，望体谅 线性表 线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构。它的表示形式有两种，一种为顺序表示，一种为链式表示，我们来看第一种： 线性表的顺序表示 线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，我这里实现了很基础的操作，我们直接看代码🙃： #线性表 #线性表的顺序表示 class Lnode(object): """节点""" def __init__(self,last):#线性表定义 self.data = [None for i in range(100)] self.last = last #线性表长度 # 1

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6689 在本文中，188个国家基于这19个社会经济指标聚集在一起，使用Python实现的蒙特卡罗K-Means聚类算法。通过将类似国家分组在一起并对其进行概括，聚类可以帮助减少识别有吸引力的投资机会所需的工作量。 在讨论聚类国家和得出结论的结果之前，本文详细介绍了距离度量，聚类质量测量，聚类算法，K-Means聚类算法。 聚类理论 - 相似与距离的度量 聚类是将一组异构（不同）对象划分为同类（相似）对象的子集的过程。聚类分析的核心是假设给定任何两个对象，您可以量化这些对象之间的相似性或不相似性。在连续搜索空间中距离测量相似性。 下面我写了关于连续搜索空间的相似性度量。对于每个我都包含公式（给定两个向量， 和 q ）和Python代码。用于编写本文的所有Python代码都可用。 聚类理论 - 聚类算法类 聚类算法的两个主要类别是 分层聚类和分区聚类 。分层聚类通过将小聚类合并为较大的聚类或将较大的聚类分成较小的聚类来形成聚类。分区聚类通过将输入数据集划分为互斥的子集来形成聚类。 分层和分区聚类之间的差异主要与所需的输入有关。分层聚类仅需要相似性度量，而分区聚类可能需要许多额外的输入，最常见的是簇的数量。一般而言，分层聚类算法也更适合于分类数据。ķķ 分层聚类 有两种类型的层次聚类，即 凝聚聚类 和 分裂聚类

一、前言 在第一篇博客中我有讲到目前想学习的技术方向是机器学习，机器学习是人工智能的核心，了解到机器学习涵盖了很多，比如Python的学习就是我首先要攻克的问题，还包括一些数学理论以及很多的算法等等。在以前呢，想自学都是随性的，没有什么具体的计划，这次也希望通过这样的路线图可以帮助我从空想到行动吧。 学习路线图 我想在五个月内完成机器学习的全部是不太现实的，但是我可以将其中的Python学习及实践和数学理论可以在五个月内计划完成。先勇敢的踏出第一步吧。 来源： https://www.cnblogs.com/lrongblog/p/11521958.html