目录[+]

从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow
或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相。如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧。而如果你之前是一个c,c++,java的程序员，同时在学习python，或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手，那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧，就像我当初一样。

每一个技巧和语言用法都会在一个个实例中展示给大家，也不需要有其他的说明。我已经尽力把每个例子弄的通俗易懂，但是因为读者对python的熟悉程度不同，仍然可能难免有一些晦涩的地方。所以如果这些例子本身无法让你读懂，至少这个例子的标题在你后面去google搜索的时候会帮到你。

整个集合大概是按照难易程度排序，简单常见的在前面，比较少见的在最后。

1.1 拆箱

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
>>> a, b, c = 1, 2, 3
>>> a, b, c
(1, 2, 3)
>>> a, b, c = [1, 2, 3]
>>> a, b, c
(1, 2, 3)
>>> a, b, c = (2 * i + 1 for i in range(3))
>>> a, b, c
(1, 3, 5)
>>> a, (b, c), d = [1, (2, 3), 4]
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
>>> d
4

1.2 拆箱变量交换

1
2
3
4
>>> a, b = 1, 2
>>> a, b = b, a
>>> a, b
(2, 1)

1.3 扩展拆箱（只兼容python3）

1
2
3
4
5
6
7
>>> a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a
1
>>> b
[2, 3, 4]
>>> c
5

1.4 负数索引

1
2
3
4
5
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[-1]
10
>>> a[-3]
8

1.5 切割列表

1
2
3
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[2:8]
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

1.6 负数索引切割列表

1
2
3
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[-4:-2]
[7, 8]

1.7指定步长切割列表

1
2
3
4
5
6
7
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[::2]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
>>> a[::3]
[0, 3, 6, 9]
>>> a[2:8:2]
[2, 4, 6]

1.8 负数步长切割列表

1
2
3
4
5
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[::-1]
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> a[::-2]
[10, 8, 6, 4, 2, 0]

1.9 列表切割赋值

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[2:3] = [0, 0]
>>> a
[1, 2, 0, 0, 4, 5]
>>> a[1:1] = [8, 9]
>>> a
[1, 8, 9, 2, 0, 0, 4, 5]
>>> a[1:-1] = []
>>> a
[1, 5]

1.10 命名列表切割方式

1
2
3
4
5
6
>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> LASTTHREE = slice(-3, None)
>>> LASTTHREE
slice(-3, None, None)
>>> a[LASTTHREE]
[3, 4, 5]

1.11 列表以及迭代器的压缩和解压缩

1
2
3
4
5
6
7
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = ['a', 'b', 'c']
>>> z = zip(a, b)
>>> z
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> zip(*z)
[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

1.12 列表相邻元素压缩器

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> zip(*([iter(a)] * 2))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
  
>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))
>>> group_adjacent(a, 3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]
  
>>> zip(a[::2], a[1::2])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
  
>>> zip(a[::3], a[1::3], a[2::3])
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
  
>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))
>>> group_adjacent(a, 3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

1.13 在列表中用压缩器和迭代器滑动取值窗口

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
>>> def n_grams(a, n):
...     z = [iter(a[i:]) for i in range(n)]
...     return zip(*z)
...
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> n_grams(a, 3)
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]
>>> n_grams(a, 2)
[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
>>> n_grams(a, 4)
[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]

1.14 用压缩器反转字典

1
2
3
4
5
6
7
8
>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
>>> m.items()
[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]
>>> zip(m.values(), m.keys())
[(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]
>>> mi = dict(zip(m.values(), m.keys()))
>>> mi
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

1.15 列表展开

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
>>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
>>> list(itertools.chain.from_iterable(a))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  
>>> sum(a, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  
>>> [x for l in a for x in l]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  
>>> a = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
>>> [x for l1 in a for l2 in l1 for x in l2]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  
>>> a = [1, 2, [3, 4], [[5, 6], [7, 8]]]
>>> flatten = lambda x: [y for l in x for y in flatten(l)] if type(x) is list else [x]
>>> flatten(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

1.16 生成器表达式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
>>> g = (x ** 2 for x in xrange(10))
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> sum(x ** 3 for x in xrange(10))
2025
>>> sum(x ** 3 for x in xrange(10) if x % 3 == 1)
408

1.17 字典推导

1
2
3
4
5
6
7
>>> m = {x: x ** 2 for x in range(5)}
>>> m
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
  
>>> m = {x: 'A' + str(x) for x in range(10)}
>>> m
{0: 'A0', 1: 'A1', 2: 'A2', 3: 'A3', 4: 'A4', 5: 'A5', 6: 'A6', 7: 'A7', 8: 'A8', 9: 'A9'}

1.18 用字典推导反转字典

1
2
3
4
5
>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
>>> m
{'d': 4, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> {v: k for k, v in m.items()}
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

1.19 命名元组

1
2
3
4
5
6
7
8
>>> Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(x=1.0, y=2.0)
>>> p
Point(x=1.0, y=2.0)
>>> p.x
1.0
>>> p.y
2.0

1.20 继承命名元组

1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> class Point(collections.namedtuple('PointBase', ['x', 'y'])):
...     __slots__ = ()
...     def __add__(self, other):
...             return Point(x=self.x + other.x, y=self.y + other.y)
...
>>> p = Point(x=1.0, y=2.0)
>>> q = Point(x=2.0, y=3.0)
>>> p + q
Point(x=3.0, y=5.0)

1.21 操作集合

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
>>> A = {1, 2, 3, 3}
>>> A
set([1, 2, 3])
>>> B = {3, 4, 5, 6, 7}
>>> B
set([3, 4, 5, 6, 7])
>>> A | B
set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> A & B
set([3])
>>> A - B
set([1, 2])
>>> B - A
set([4, 5, 6, 7])
>>> A ^ B
set([1, 2, 4, 5, 6, 7])
>>> (A ^ B) == ((A - B) | (B - A))
True

1.22 操作多重集合

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
>>> A = collections.Counter([1, 2, 2])
>>> B = collections.Counter([2, 2, 3])
>>> A
Counter({2: 2, 1: 1})
>>> B
Counter({2: 2, 3: 1})
>>> A | B
Counter({2: 2, 1: 1, 3: 1})
>>> A & B
Counter({2: 2})
>>> A + B
Counter({2: 4, 1: 1, 3: 1})
>>> A - B
Counter({1: 1})
>>> B - A
Counter({3: 1})

1.23 统计在可迭代器中最常出现的元素

1
2
3
4
5
6
7
>>> A = collections.Counter([1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> A
Counter({3: 4, 1: 2, 2: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1})
>>> A.most_common(1)
[(3, 4)]
>>> A.most_common(3)
[(3, 4), (1, 2), (2, 2)]

1.24 两端都可操作的队列

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
>>> Q = collections.deque()
>>> Q.append(1)
>>> Q.appendleft(2)
>>> Q.extend([3, 4])
>>> Q.extendleft([5, 6])
>>> Q
deque([6, 5, 2, 1, 3, 4])
>>> Q.pop()
4
>>> Q.popleft()
6
>>> Q
deque([5, 2, 1, 3])
>>> Q.rotate(3)
>>> Q
deque([2, 1, 3, 5])
>>> Q.rotate(-3)
>>> Q
deque([5, 2, 1, 3])

1.25 有最大长度的双端队列

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
>>> last_three = collections.deque(maxlen=3)
>>> for i in xrange(10):
...     last_three.append(i)
...     print ', '.join(str(x) for x in last_three)
...
0
0, 1
0, 1, 2
1, 2, 3
2, 3, 4
3, 4, 5
4, 5, 6
5, 6, 7
6, 7, 8
7, 8, 9

1.26 可排序词典

1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> m = dict((str(x), x) for x in range(10))
>>> print ', '.join(m.keys())
1, 0, 3, 2, 5, 4, 7, 6, 9, 8
>>> m = collections.OrderedDict((str(x), x) for x in range(10))
>>> print ', '.join(m.keys())
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
>>> m = collections.OrderedDict((str(x), x) for x in range(10, 0, -1))
>>> print ', '.join(m.keys())
10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1

1.27 默认词典

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
>>> m = dict()
>>> m['a']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'a'
>>>
>>> m = collections.defaultdict(int)
>>> m['a']
0
>>> m['b']
0
>>> m = collections.defaultdict(str)
>>> m['a']
''
>>> m['b'] += 'a'
>>> m['b']
'a'
>>> m = collections.defaultdict(lambda: '[default value]')
>>> m['a']
'[default value]'
>>> m['b']
'[default value]'

1.28 默认字典的简单树状表达

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
>>> import json
>>> tree = lambda: collections.defaultdict(tree)
>>> root = tree()
>>> root['menu']['id'] = 'file'
>>> root['menu']['value'] = 'File'
>>> root['menu']['menuitems']['new']['value'] = 'New'
>>> root['menu']['menuitems']['new']['onclick'] = 'new();'
>>> root['menu']['menuitems']['open']['value'] = 'Open'
>>> root['menu']['menuitems']['open']['onclick'] = 'open();'
>>> root['menu']['menuitems']['close']['value'] = 'Close'
>>> root['menu']['menuitems']['close']['onclick'] = 'close();'
>>> print json.dumps(root, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
{
    "menu": {
        "id": "file",
        "menuitems": {
            "close": {
                "onclick": "close();",
                "value": "Close"
            },
            "new": {
                "onclick": "new();",
                "value": "New"
            },
            "open": {
                "onclick": "open();",
                "value": "Open"
            }
        },
        "value": "File"
    }
}

1.29 对象到唯一计数的映射

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
>>> import itertools, collections
>>> value_to_numeric_map = collections.defaultdict(itertools.count().next)
>>> value_to_numeric_map['a']
0
>>> value_to_numeric_map['b']
1
>>> value_to_numeric_map['c']
2
>>> value_to_numeric_map['a']
0
>>> value_to_numeric_map['b']
1

1.30 最大和最小的几个列表元素

1
2
3
4
5
>>> a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]
>>> heapq.nsmallest(5, a)
[3, 3, 5, 6, 8]
>>> heapq.nlargest(5, a)
[100, 100, 99, 98, 98]

1.31 两个列表的笛卡尔积

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
>>> for p in itertools.product([1, 2, 3], [4, 5]):
(1, 4)
(1, 5)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
>>> for p in itertools.product([0, 1], repeat=4):
...     print ''.join(str(x) for x in p)
...
0000
0001
0010
0011
0100
0101
0110
0111
1000
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111

1.32 列表组合和列表元素替代组合

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
>>> for c in itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 3):
...     print ''.join(str(x) for x in c)
...
123
124
125
134
135
145
234
235
245
345
>>> for c in itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):
...     print ''.join(str(x) for x in c)
...
11
12
13
22
23
33

1.33 列表元素排列组合

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
>>> for p in itertools.permutations([1, 2, 3, 4]):
...     print ''.join(str(x) for x in p)
...
1234
1243
1324
1342
1423
1432
2134
2143
2314
2341
2413
2431
3124
3142
3214
3241
3412
3421
4123
4132
4213
4231
4312
4321

1.34 可链接迭代器

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> for p in itertools.chain(itertools.combinations(a, 2), itertools.combinations(a, 3)):
...     print p
...
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
(1, 3, 4)
(2, 3, 4)
>>> for subset in itertools.chain.from_iterable(itertools.combinations(a, n) for n in range(len(a) + 1))
...     print subset
...
()
(1,)
(2,)
(3,)
(4,)
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
(1, 3, 4)
(2, 3, 4)
(1, 2, 3, 4)

1.35 根据文件指定列类聚

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
>>> import itertools
>>> with open('contactlenses.csv', 'r') as infile:
...     data = [line.strip().split(',') for line in infile]
...
>>> data = data[1:]
>>> def print_data(rows):
...     print '\n'.join('\t'.join('{: <16}'.format(s) for s in row) for row in rows)
...
  
>>> print_data(data)
young               myope                   no                      reduced                 none
young               myope                   no                      normal                  soft
young               myope                   yes                     reduced                 none
young               myope                   yes                     normal                  hard
young               hypermetrope            no                      reduced                 none
young               hypermetrope            no                      normal                  soft
young               hypermetrope            yes                     reduced                 none
young               hypermetrope            yes                     normal                  hard
pre-presbyopic      myope                   no                      reduced                 none
pre-presbyopic      myope                   no                      normal                  soft
pre-presbyopic      myope                   yes                     reduced                 none
pre-presbyopic      myope                   yes                     normal                  hard
pre-presbyopic      hypermetrope            no                      reduced                 none
pre-presbyopic      hypermetrope            no                      normal                  soft
pre-presbyopic      hypermetrope            yes                     reduced                 none
pre-presbyopic      hypermetrope            yes                     normal                  none
presbyopic          myope                   no                      reduced                 none
presbyopic          myope                   no                      normal                  none
presbyopic          myope                   yes                     reduced                 none
presbyopic          myope                   yes                     normal                  hard
presbyopic          hypermetrope            no                      reduced                 none
presbyopic          hypermetrope            no                      normal                  soft
presbyopic          hypermetrope            yes                     reduced                 none
presbyopic          hypermetrope            yes                     normal                  none
  
>>> data.sort(key=lambda r: r[-1])
>>> for value, group in itertools.groupby(data, lambda r: r[-1]):
...     print '-----------'
...     print 'Group: ' + value
...     print_data(group)
...
-----------
Group: hard
young               myope                   yes                     normal                  hard
young               hypermetrope            yes                     normal                  hard
pre-presbyopic      myope                   yes                     normal                  hard
presbyopic          myope                   yes                     normal                  hard
-----------
Group: none
young               myope                   no                      reduced                 none
young               myope                   yes                     reduced                 none
young               hypermetrope            no                      reduced                 none
young               hypermetrope            yes                     reduced                 none
pre-presbyopic      myope                   no                      reduced                 none
pre-presbyopic      myope                   yes                     reduced                 none
pre-presbyopic      hypermetrope            no                      reduced                 none
pre-presbyopic      hypermetrope            yes                     reduced                 none
pre-presbyopic      hypermetrope            yes                     normal                  none
presbyopic          myope                   no                      reduced                 none
presbyopic          myope                   no                      normal                  none
presbyopic          myope                   yes                     reduced                 none
presbyopic          hypermetrope            no                      reduced                 none
presbyopic          hypermetrope            yes                     reduced                 none
presbyopic          hypermetrope            yes                     normal                  none
-----------
Group: soft
young               myope                   no                      normal                  soft
young               hypermetrope            no                      normal                  soft
pre-presbyopic      myope                   no                      normal                  soft
pre-presbyopic      hypermetrope            no                      normal                  soft
presbyopic          hypermetrope            no                      normal

Refer：

[1] Python的优雅技巧

http://segmentfault.com/a/1190000002869103

[2] stackoverflow-py-top-qa

https://github.com/wklken/stackoverflow-py-top-qa/blob/master/contents/qa-string.md

<转> 30 个有关 Python 的小技巧的更多相关文章

  1. 30个有关Python的小技巧,给程序员的 30 个基本 Python 贴士与技巧

    30个有关Python的小技巧 2013/07/04 · Python, 开发 · 4 评论 · Python 分享到: 66 本文由 伯乐在线 - Kevin Sun 翻译.未经许可,禁止转载!英文 ...

  2. 30个有关Python的小技巧

    从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合.后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当 ...

  3. Python学习小技巧之列表项的排序

    Python学习小技巧之列表项的排序 本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码1:     data_list = [6, 9, 1, ...

  4. Python编码小技巧分享【新手必学】

       本次分享了python编程小技巧总结如下,希望对大家有帮助,非常实用哦注意:很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题,没有人帮答疑.为此小编建了个Python全栈免费答疑交流.裙 :一久武其 ...

  5. Python（^^^^^小技巧^^^^^——不定期更新）

    偶然想到的小技巧 ''' 交互中对传入函数的参数的数目进行检测 ''' def func(a,b,c): print(a,b,c) s=input(">>>>:&qu ...

  6. Python Requests 小技巧总结

    关于 Python Requests ,在使用中,总结了一些小技巧把,分享下. 1:保持请求之间的Cookies,我们可以这样做. import requests self.session = req ...

  7. python debug小技巧&&工程能力的几点建议

    Debug小技巧: 转载请声明本文的引用出处:仰望大牛的小清新 1.初次编程时,在每一个if后面都写上else,这样,如果你的else原本是不应该运行的,那么就可以在else中输出此时的状态信息便于排 ...

  8. python 实用小技巧

    1. 列表 #以下三式等价 c = (a>b and a or b) c = a if a>b else b c = [b, a][a>b] 字符串拼接 ' + '.join('%s ...

  9. python实用小技巧自问自答系列(一)：查看类中函数文档doc的方法

    问题:如何查看某个类的方法文档说明或者是函数的参数列表情况? 答: 方法一:直接在需要查询的方法后面加上".__doc__"即可以打印出该方法的文档说明(需要先导入该方法所属模块) ...

随机推荐

  1. JavaScript 验证提交文件的信息

    前言 目前工作任务终于告一段落了,今天发现之前写的文件上传的代码有点小瑕疵,就是上传图片如果超过 2M 就会出错,因为七牛云好像限制了上传图片的大小,所以就用 JavaScript 在文件选中之后,上 ...

  2. Grunt.js 上手

    Official Site gruntjs.org/docs/getting-started.html 或者看http://tgideas.qq.com/webplat/info/news_versi ...

  3. js+jquery+css3

    (原生js+jquery+css3) 前言 项目需求要弄个瀑布流的页面,用的是waterfall这个插件,感觉还是可以的,项目赶就没自己的动手写.最近闲来没事,就自己写个.大致思路理清楚,还是挺好实现 ...

  4. 禁用Java DNS缓存-Disable DNS caching

    Once an application has performed network access (i.e. urlconnection, parsing of xml document with e ...

  5. setCentralWidget就可以把Qwidget设置为QMainWindow的主窗口

    前面说的return app.exec() 这句话是用来使程序进入事件循环,除了直接递交的事件外,所有的事件都要在这个循环中被一层一层的分发,最后找到相应的处理函数来处理事件. 顶级窗口和顶级窗口是存 ...

  6. FMX相当于在界面上自己又做了一个小操作系统

    FMX的自画界面我也不看好,比如复制粘贴,太丑了,系统做得很好很精细的复制粘贴界面,就是无法调出,比如MIUI,复制粘贴还能有个放大镜,可以选择到屏幕边缘的文字,可以选择剪贴板内多个可粘贴的文字:还有 ...

  7. 求最大值最小值的方法 时间复杂度O(n)

    #include<iostream> #include <iostream> #include <bitset> #include <ctime> us ...

  8. Spring 面试复习

    1   singleton 和 prototype singleton作用域:当把一个Bean定义设置为singleton作用域是,Spring IoC容器中只会存在一个共享的Bean实例,并且所有对 ...

  9. Android应用--简、美音乐播放器增加音量控制

    Android应用--简.美音乐播放器增加音量控制 2013年6月26日简.美音乐播放器继续完善中.. 题外话:上一篇博客是在6月11号发的,那篇博客似乎有点问题,可能是因为代码结构有点乱的原因,很难 ...

  10. vagrant 入门3

    创建第一个Vagrant虚拟环境以及工程(续集): (8) Provisioning: 通常情况下Box只做最基本的设置,而不是一次到位的设置好所有的环境.Vagrant通常使用chef或者Puppe ...