python算法

Python这两年的热度，似乎预示着未来是Python的江湖了，这有许多原因。那么Python这门语言，究竟为什么这么火爆，市面上的信息冗杂，经常看到说Python语言简单实用。那么Python相较于其他优势有什么真正优点呢？下面详细给大家分析一下。 自从1991出现到现在，Python似乎到了最火爆的地位。Python有着丰富的第三方库，这些写好的底层库，只要封装好，Python调用非常灵活。虽然Python是解释性语言，在执行效率比不上编译性语言（C,C++），但是在开发效率上非常轻便及时，在这个节奏如此快的生活，开发时间成本是非常重要，Python是最适合。 开源也是一个很明显的优势，跨平台的有效性，多目标，垃圾回收（自动的），代码的简洁性，以及整齐的缩进是Python其他的显著的特点。 Python在web领域也应用广泛，后台框架Django，flask，Tornado让人学习起来容易，让开发人员能够协同的工作起来。 Python写爬虫有非常强的优势，抓取网页的接口简洁明了，urllib2库包提供了完整的接口文档，冒然的用urllib2给一个网站发送请求的话，有可能被网站拒绝，我们可以模拟user agent的行为构造合适的请求，以一个合法身份进行请求。抓取页面后，可以用正则表达式，XPath或CSS选择器进行解析获取有用的内容。python提供了简洁的文档处理功能

在 Python 中用到多继承时，调用父类方法很容易出错：父类方法调用了多次，只能通过__mro__魔法方法来获取调用顺序，花了点时间了解其中涉及的排序算法，顺带记录 拓扑排序 在了解 MRO 排序算法之前，先了解下拓扑排序(以下摘自维基百科) 在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（英语：Topological sorting）。 1.每个顶点出现且只出现一次； 2.若A在序列中排在B的前面，则在图中不存在从B到A的路径。 说人话，看下面的图就明白了 (图片搬运自别人的博客，画的很不错我直接拿来用了，链接在文章末尾)，图中每个点都是有指向性的：可能指向别人或者被别人指向。 拓扑顺序就是：每次找到一个只指向别人的点 (学术性说法：入度为0)，记录下来；然后忽略掉这个点和它所指出去的线，再找到下一个只指向别人的点，记录下来，直到剩最后一个点，所有记录的点的顺序就是拓扑顺序 上图中，只有点1只指向别人，输出1；去掉点1和它伸出的两根线外只有点2只指向别人，输出2；…类推下去，得到拓扑排序结构: 1 2 4 3 5 2. MRO 排序算法 MRO 排序应用了 C3 算法，想了解 C3 自己查吧…总之得到的结果类似于拓扑排序，下面有段简单的多继承代码和其对应的拓扑排序的抽象图 (所用代码实例和图片均来应用自别处，文章末尾有链接)

很多同学都知道python作为比较火的编程语言，人工智能需要它。除了人工智能，图零小编说，大数据也很需要它。 自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。 数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。 那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。 大数据现在互联网火热的一个名词，而和大数据关键词较紧密的相信就是Java和python了，在一年以前，Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年，python大数据则成为了潮流，无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了，这是为什么呢?如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣群：数字522+数字189+307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料 大数据为什么要学python?什么是大数据? 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量

本文参考imooc中的<<python调用scikit-learn实现机器学习>> 人工智能： 本质是机器对人的思维信息过程的模拟，让它像人一样思考。根据输入信息进行模型结构、权重更新，实现最终优化。 特点：信息处理、自我学习、优化升级。 输入-》处理-》输出 比如购物app的兴趣商品推荐、人脸识别等。 人工智能核心方法：机器学习、深度学习。【深度学习被包含于机器学习，机器学习被包含于人工智能。】 机器学习是一种实现人工智能的方法。深度学习是一种实现机器学习的技术。 机器学习 ：使用算法解析数据，从中学习然后对真实世界中的事件做出决策和预测。比如：短信号识别等。 机器学习的主要类别： 监督学习 基于数据及结果进行预测。一组输入数据对应一个正确的输出结果。 使用标签数据训练机器学习模型。调用训练好的机器学习模型，根据新的输入数据预测对应的结果。【特征数据提取】 非监督学习 从数据中挖掘关联性。不存在正确的答案。 不需要标签数据，通过引入预设的优化准则进行模型训练。 强化学习 深度学习 ：模仿人类神经网络，建立模型，进行数据分析。比如：人脸识别。 部署机器学习开发环境：python、scikit-learn(/TF)、jupyter notebook[轻量级基于web框架的开发环境] python:【胶水语言】 好消息是，微软平台已经出了官方文档学习Python: https:/

　　可扩充性可说是Python作为一种编程语言的特色。新的内置模块（module）可以用C 或 C++写成。而我们也可为现成的模块加上Python的接口。Python可以使用户避免过分的语法的羁绊而将精力主要集中到所要实现的程序任务上。 　　Python也被称为是一门清晰的语言。因为它的作者在设计它的时候，总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的python格言（称为The Zen of Python）里面表述为： 　　There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 　　有意思的是，这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级 动态语言 ）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。这似乎是人们常把Perl和Python互相比较的重要原因。 　　Python语言是一种清晰的语言的另一个意思是，它的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。这样有意的强制程序员养成良好的编程习惯。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。 　　例如if语句： 　　if age<21: 　　print "You cannot buy

代码如下： 1 #Python金字塔练习 2 """ 3 最大层数：max_level 4 当前层数：current_level 5 6 金字塔正序时： 7 每层的空格=最大层数-当前层数 8 每层的星星数=2*当前层数-1 9 10 金字塔倒序时： 11 每层的空格=当前层数-1 12 每层的星星数=2*(最大层数-当前层数)+1 13 14 """ 15 #金字塔正序 16 max_level = int(input('请输入金字塔的层数：')) 17 for current_level in range(1, max_level+1): 18 for i in range(max_level-current_level): 19 print(' ', end='') 20 for j in range(2*current_level-1): 21 print('*', end='') 22 print() 23 for k in range(2*current_level-1): 24 print('-', end='') 25 print('\v') 26 27 #金字塔倒序 28 for current_level in range(1,max_level+1): 29 for i in range(current_level-1): 30 print(' ', end=

#!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8_*_ import OpenSSL from OpenSSL import crypto from dateutil import parser def get_cert_detail(cert_file): """ 获取证书信息 :param cert_file: :return: """ cert = crypto.load_certificate(crypto.FILETYPE_PEM, open(cert_file).read()) subject = cert.get_subject() issuer = cert.get_issuer() datetime_struct_before = parser.parse(cert.get_notBefore().decode("UTF-8")) datetime_struct_after = parser.parse(cert.get_notAfter().decode("UTF-8")) extensions_domain_list = [] for i in cert.to_cryptography().extensions: if i.oid.dotted_string == "2.5.29.17": extensions_domain

http://kb.cnblogs.com/kb/57281/ 从大年初二开始学习Python，到现在正好一个星期了，谈谈我的学习体会。 　　一、学习缘起 　　最早听说Python是在今年1月底到北京一个厂商（做汽车驾驶模拟器的）那里看设备，听他们的CTO介绍模拟软件的脚本控制是用的Python，（当时我还把Python叫做“飞森”，而不是“派森” 囧）。第一次听说了这个语言，但也没太在意，因为导师一直跟我说用好一门语言就够了。从上大学到现在，先后用过C、Basic、C++以及ASP（一看就不是计算机专业的，我大学认识的几个计算机专业的同学，大多都是Pascal - Delphi - Java这条路线）。这几年主要在用C#，觉得C#还不错，又可以做本地程序，也可以做ASP.NET程序，所以也没想再学其他语言了。 　　寒假做了一个交通网络分析的计算程序，这个程序前期已经有一些基础了，核心算法用的是 QuickGraph 库。QuickGraph提供了经典图论里边的绝大部分算法，如最短路、最大流、遍历、支撑树等，不错的一个东西，但是没有复杂网络分析的算法。一开始我是利用QuickGraph的数据结构，然后自己写复杂网络分析算法。但是写的很累，正好也过年了，就暂时放下了这个工作。 　　过年的时候闲着没事，上网找是不是有直接提供复杂网络分析算法的库，还真找到了两个

1、函数 　　# 定义了之后，可以在任何需要它的地方调用 　　# 没有返回长度，只是单纯的打印 s = '金老板小护士' def my_len(): #自定义函数 i = 0 for k in s: i += 1 print(i) length = my_len() print(length) 2、返回值的3种情况 # 没有返回值 —— 返回None 　　# 不写return 　　# 只写return:结束一个函数的继续 　　# return None —— 不常用 #不写return s='hhhhhhh' def my_len(): i=0 for x in s: i +=1 ret=my_len() print(ret) #只写return s='hhhhhhh' def my_len(): i=0 for x in s: i +=1 return ret=my_len() print(ret) #return None s='hhhhhhh' def my_len(): i=0 for x in s: i +=1 return None ret=my_len() print(ret) View Code # 返回1个值 　　# 可以返回任何数据类型 　　# 只要返回就可以接收到 　　# 如果在一个程序中有多个return，那么只执行第一个 #只执行第一个return s=

基础 Python中lambda是什么意思 Python中的pass是什么意思 作为解释型语言，Python如何运行 什么是Python的单元测试 在Python中unittest是什么 如何将数字转换为字符串 什么是Python中的模块和包 解释如何在Python中生成随机数字 在Python中如何使用//运算符 提到使用Python的五个好处 简单说明在Python中如何使用split函数 json和字典的区别 python如何连接数据库操作 进阶 解释如何访问用C语言编写的Python模块 range和xrang的区别 *args ,**kwargs他们的区别和用法 装饰器的作用是什么给出一个具体的例子讲将装饰器写法还原回去 map()和reduce和lambda的结合使用 python中变量单下划线和双下滑线的区别 python中多线程和多进程的区别i/o密集型适合用什么方式解决 什么是协程，他的好处是什么 什么是pickling和unpickling 有哪些工具可以帮助查找错误或执行静态分析？ 什么是Python中的生成器 __new__和__init__的区别 如何复制Python中的对象 python中deepcopy和copy的区另 python并行 socket编程简单的描述一下select和epol丨模型的区别 提到Python中的局部和全局变量的规则是什么