python算法

python要装多少包，这个要取决于你用python做什么工作了，基本上，在每一个应用方向都有专业的包。 python自带了许多功能强大的包，比如：爬虫包urllib,正则表达式包re，计算包collections，还有图形包tkinter等等，这些包在你安装python的时候就已经自动安装了，当然，这都是基础的包，我们日常用到的更多的是第三方包，因为第三方包功能更为强大。 作为数据挖掘人员，我先说一下日常用到的框架或者说模块。 python本来自身是没有很好的数据处理能力的，因为的他的基本数据结构就是那几种，列表，字典，集合，元组等，无法使用到高维数组，更没有提供矩阵运算的能力，但是！第三方库numpy的出现，使python具备了处理数据和矩阵的能力，然后在此基础上，出现更友好的处理数据的库，scipy，pandas，这些都是基于numpy库而来的，当然还有机器学习库scikit-learn，这个模块提供了强大的全面的机器学习算法，而且接口相对十分简单，让数学或者统计学工作者能很快上手。 所以，一个数据挖掘人员，日常使用就是这些：numpy，scipy，pandas，scikit-learn，还有数据可视化包matplotlib，这些日常处理数据，构建模型，结果可视化必备的工具。 但是这么多包，他们之间又有相互依赖，一个个的安装是个大问题，这里推荐安装anaconda

Python标识符 在 Python 里，标识符有字母、数字、下划线组成。 在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 Python 中的标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入； 以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的 foo 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 init () 代表类的构造函数。 Python有五个标准的数据类型 Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典） Python支持四种不同的数字类型 int（有符号整型） long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]） float（浮点型） complex（复数） python的字串列表有2种取值顺序 从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1 从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头 List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。 如果你依然在编程的世界里迷茫

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/413 置顶：来自一名75后老程序员的武林秘籍——必读 （博主推荐） 来，先呈上武林秘籍链接： http://blog.gqylpy.com/gqy/401/ 你好，我是一名极客！一个 75 后的老工程师！ 我将花两分钟，表述清楚我让你读这段文字的目的！ 如果你看过武侠小说，你可以把这个经历理解为，你失足落入一个山洞遇到了一位垂暮的老者！而这位老者打算传你一套武功秘籍！ 没错，我就是这个老者！ 干研发 20 多年了！我也年轻过，奋斗过！我会画原理图，会画 PCB，会模拟，会数字！玩过 PLC，玩过单片机，会用汇编，会用 C！玩过 ARM，比如 PLC，STM32，和时下正在起飞的 NXP RT1052！搞过 DSP，比如 TMS320F28335！搞过 FPGA，不管 Xilinx 还是 Altera，也不管是 Verilog 还是 VHDL，或者直接画数字电路图！我懂嵌入式系统，比如 uCOS 和 Linux！我懂开源的硬件，比如 Arduino 和树莓派!我也搞软件，学了一堆上位机的语言C#，JAVA，Python，Kotlin，Swift！会写爬虫工具，又自学写APP，不管Android 还是 IOS！ 可是这一切有什么用呢？土鸡瓦狗！不值一提！干技术的永远就是最苦逼的那个人！ 我相信看到这里的你，应该是个 IT

当天完成的工作：上周完成了算法流程的理解，我们在那篇参考论文中找到了其对应开源代码，它是用python写的，所以在进行代码解读和修改前，我们组准备用周末时间，抓紧对于python学习的入门 明天的计划：继续学习pytnon，尝试理解一些基本语句 每日小结：明确了下周代码编写的方向，即用python语言来完成这个算法的具体实现。 学习了python的一些基础知识，python语言的语法不像c语言那么严谨。而且python实现算法，用到的语句更少。 具体的知识要进行更深的学习。这几天会抓紧完成基础知识的学习，从而为接下来的源码理解作准备。 来源： https://www.cnblogs.com/chenzhiy/p/11405636.html

简介 长话短说，这里说的扩展 Python 功能与直接用其它语言写一个动态链接库，然后让 Python 来调用有点不一样（虽然本质是一样的）。而是指使用 Python 本身提供的 API ，使用 C++ 来对 Python 进行功能性扩展，可以这样理解，使用更高效的语言实现一些算法计算等等需要更高执行效率的核心（或者需要与系统进行密切交互的）模块，然后让 Python 像调用内建标准库的方式来调用这些模块，听起来是不是很诱人？！在软件技术高速发展的今天，借助几种计算机语言来实现一个系统的例子数不胜数，目的不外乎就是性能和便利的平衡。譬如本文要讨论的使用 C++ 来扩展 Python 就是 Python 和 C++ 的一种巧妙的有机结合，好处不言而喻，既可以获得和 C++ 相似的执行性能，又可以利用 Python 的开发灵活性。由于 Python 本身是使用 C 实现的，二者结合起来还是比较容易的。 基本流程 本文不适合这样的读者——对 Python 完全不了解或者对 C\C++ 完全不了解，道理你们懂的。另外就是 Python 里面有 6 种基本数据类型。你需要了解如何在 C 和 Python 之间对这些类型进行转化（这不在本文讨论范围，可以参考 [1] ）。 言归正传，感觉前面说得太多了，实际上很简单，因此我决定少说多做。一个 C++ 的 Python 扩展模块至少应该有

Python的火热，也带动了工程师们的就业热。那么，Python的市场需求和工程师待遇到底如何呢？今天我们来看看具体数据。2019年招聘python工程师薪资飙升，Python这些技能你掌握了吗?Python岗位和待遇和要求怎么样？下面从招聘信息了解到，如果你是学习python的，你所掌握的技能可以胜任招聘单位的要求吗？如果技术可以你的薪水可以参考一下。 优秀的数据库设计和优化能力，至少精通一种常用的关系型数据库，精通Mysql数据集群应用开发优先 熟练应用Css/JavaScript/Ajax/进行Web开发，熟悉Python/Ruby者优先 熟练使用Linux，熟悉常用的Shell命令 扎实的计算机基础，较强的软件架构或算法理解能力 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力 有较好的沟通交流能力，能够迅速融入团队 有良好的时间和流程意识 有良好的编码习惯及开发文档书写习惯 如果你依然在编程的世界里迷茫，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的！交流经验！自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！分享一些学习的方法和需要注意的小细节，点击加入我们的 python学习者聚集地 岗位职责/工作内容/岗位要求 职位描述：

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/347 首先，归并排序使用了二分法，归根到底的思想还是分而治之。拿到一个长数组，将其不停的分为左边和右边两份，然后以此递归分下去。然后再将它们按照两个有序数组的样子合并起来。这样说起来可能很难理解，所以 图就来了： 归并排序将数组以中间的值进行拆分，最后分到最细之后再将其使用对两个有序数组进行排序的方法对其进行排序。 两个有序数组排序的方法则非常简单，同时对两个数组的第一个位置进行比大小，将小的放入一个空数组，然后将放入空数组的那个位置的指针往后移一个，然后继续和另外一个数组的上一个位置进行比较，以此类推。到最后任何一个数组先出栈完，就将另外一个数组里的所有元素追加到新数组后面。 递归拆分的时间复杂度是logN，进行两个有序数组排序的方法复杂度是N，所以该算法的时间复杂度是N*logN，即NlogN。 Python代码示例： lst = [2, 5, 7, 8, 9, 1, 3, 4, 6] def merge_sort(lst, low, high): # 不断递归调用自己，直至拆分成单个元素的时候返回这个元素，不再拆分 if low < high: # 取拆分的中间位置 mid = (low + high) // 2 merge_sort(lst, low, mid) # 左 merge_sort(lst, mid

1 算法是一种独立存在的解决问题的思想和方法 2 算法5大特性 2.1 输入（具有0个或多个） 2.2 输出（具有1个或多个输出） 2.3 有穷性（有限步骤可以处理，每个步骤可以在有限时间内处理） 2.4 确切性（算法中每一步都有确切的含义，没有二义性） 2.5 可行性（算法中每一步都是可行的，都能够执行有限次数完成） 3 大O计法 对于算法的时间性质和空间性质，最重要的是其数量级和趋势，这些事分析算法效率的主要部分，而计量算法基本操作数量的规模函数中的常量因子可以忽略不计。 假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))，则称O(g(n))为算法A的渐进时间复杂度。 4 时间复杂度的几个概念 最优时间复杂度：算法完成工作最少需要多少基本操作 最坏时间复杂度：算法完成工作最多需要多少基本操作 平均时间复杂度：算法完成工作平均需要多少基本操作 5 时间复杂度的几条基本计算规则 ① 基本操作，即只有常数项，认为其时间复杂度为O(1) ② 顺序结构，时间复杂度按加法进行计算 ③ 循环结构，时间复杂度按乘法进行计算 ④ 分支结构，时间复杂度取最大值 ⑤ 判断一个算法效率时，往往只关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略 ⑥ 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度 6 常见时间复杂度时间排序 O(1)<O(logn)

python类的继承原理 一、类的继承顺序 class A(object): def test(self): print('from A') pass class B(A): # def test(self): # print('from B') pass class C(A): # def test(self): # print('from C') pass class D(A): # def test(self): # print('from D') pass class E(B): # def test(self): # print('from E') pass class F(C): # def test(self): # print('from F') pass class G(D): # def test(self): # print('from G') pass class H(E,F,G): # def test(self): # print('from H') pass h=H() # h.test=1 # print h.__dict__ #新式类的在这中继承结构下，属性的查找关系 # h.test() # H->E->B->F->C-G-D-A 广度优先 #mro print(H.mro()) 二、类的继承原理 python到底是如何实现继承的

人生苦短，我用Python。 与人工智能捆绑在一起的Python，似乎一直不缺的就是热度。 2019年1月TIOBE排行榜显示，由于全球流行度在过去一年中涨幅最高（3.62%），Python一举获得了2018年度编程语言的称号。 事实上，过去几年间Python一直都被寄予厚望，有人认为它最有望超越Java的地位，成为主流编程语言霸主。 （截至2019年3月份，TIOBE的Python编程社区指数走势图） 国际社区上Python可以说是形势大好，前途一片光明。但是在我国国内，仍然还是还是处于两个极端，一方是看好，一方是不看好。那么python到底怎么样呢？ 1 市场乐观 从数据表现来看，近年Python工程师在人才市场上整体趋势是乐观的。 2016年到2018年期间，每年平均面邀薪资都是稳步上升，人均面邀数从2016年的6份，逐步小幅缩减到了2017年的5.6份和2018年的4.2份。 横向与其他技术岗位相比，Python这样的薪资涨幅也算得上是表现突出。下图显示，Python在2018年的平均面邀薪资首度突破了40万大关，同比涨幅在所有技术岗位中排名第三。 如果你依然在编程的世界里迷茫，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的！交流经验！自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django