1.Optional 到底是什么? Optional 是一个包装类.类中包装的对象可以为 NULL 或非 NULL.简单说就是把 NULL 包了一层,防止直接对 NULL 操作报NPE. 2.Optional 的方法说明: 定义: Optional 空实例:Optional 实例中的 value == null. 判断 Optional 是否存在:Optional 实例中的 value 是否为 null. 看一下Optional 中的源码,大概可以分为如下几类: 2.1 构造函数:2个 priv

#!/usr/bin/python # Filename: using_sys.py import sys print 'The command line arguments are:' for i in sys.argv: print i print '\n\nThe PYTHONPATH is', sys.path, '\n' 输出结果如下 它如何工作 首先,我们利用 import 语句 输入 sys 模块.基本上,这句语句告诉 Python,我们想要使用这个模块.sys 模块包含了与 Py

Python中的参数 1. python函数参数有多重形式: * test(arg1,arg2,`*args`) * test(arg1,arg2,`*args`,`**kwargs`) 2. 其中比较糊弄人的是:*args和**kwargs *args 变长的占位参数列表 - <class 'tuple'> **kwargs 变长的键值对参数列表 - <class 'dict'> 3. 什么是占位参数: test(arg1,arg2) 参数括弧中列出的标识符就是占位参数 *arg

XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,XML文件格式如下: <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2023</year> </country> <country name="Singapore"> <rank updated=&

我想将 b = {'a':234,'b':1,'c':2,'e':2387} 分别按照key和value进行排序,该怎样办呢? Python中比较常用的排序有两个函数, 一.定义 (1)一个是List数据结构中的sort >>> help(list.sort)Help on method_descriptor: sort(...) L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*; cmp(x, y)

类似其它的语言, Python 中的函数使用小括号( () )调用.函数在调用之前必须先定义.如果函数中没有 return 语句, 就会自动返回 None 对象.      Python 是通过引用调用的. 这意味着函数内对参数的改变会影响到原始对象.不过事实上只有可变对象会受此影响, 对不可变对象来说, 它的行为类似按值调用. 如何定义函数 def function_name([arguments]): "optional documentation string" function

2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order. __import__( name[, globals[, locals[, fromlist]]]) This function is invoked by the import sta

#简单介绍============================================================== YAML使用寄主语言的数据类型,这在多种语言中流传的时候可能会引起兼容性的问题. YAML语法规则: http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/ http://www.yaml.org/ 事例: name: Tom Smith age: 37 spouse: name: Jane Smith

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包.但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活.在本文中,我们将探讨以下话题: 常规导入(regular imports) 使用from语句导入 相对导入(relative imports) 可选导入(optional imports) 本地导入(local imports) 导入注意事项 1.常规导入 常规导入应该是最常使用的导入方式,大概是这样的: import s

一.列表排序  # python中对列表排序有sort.sorted两种方法,其中sort是列表内置方法,其帮助文档如下:In [1]: help(sorted) Help on built-in function sorted in module builtins: sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False) Return a new list containing all items from the iterable in ascendi

默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:", y print "x+y :", x + y getSum(1) # result: # x: 1 # y: 5 # x+y : 6 getSum(1,7) # result: # x: 1 # y: 7 # x+y : 8 可变参数: 另外一种达到可变参数 (Variabl

给出定义: re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) Return the string obtained by replacing the leftmost non-overlapping occurrences of pattern in string by the replacement repl. If the pattern isn’t found, string is returned unchanged. repl can be

<大话数据结构>的作者程杰在博客园也有博客,网址是:http://cj723.cnblogs.com/ 面向对象编程(OOP) 1.程序 = 指令 + 数据 代码可以选择以指令为核心或以数据为核心进行编写 2.两种范型 以指令为核心:围绕“正在发生什么”进行编写 面向过程编程:程序具有一系列线性步骤:主题思想是代码作用于数据 以数据为核心:围绕“将影响谁”进行编写 面向对像编程(OOP):围绕数据及为数据严格定义的接口来组织程序,用数据控制对代码的访问 面向对象的核心概念 1.所有编程语言的最

[背景] Python中的正则表达式方面的功能,很强大. 其中就包括re.sub,实现正则的替换. 功能很强大,所以导致用法稍微有点复杂. 所以当遇到稍微复杂的用法时候,就容易犯错. 所以此处,总结一下,在使用re.sub的时候,需要注意的一些事情. 解释具体的注意事项之前,先把其具体的解释贴出来: re.sub re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) Return the string obtained by replacing the

一.python中的特殊数据类型 对于python,一切事物都是对象,对象基于类创建.像是“wangming”,38,[11,12,22]均可以视为对象,并且是根据不同的类生成的对象. 参照:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4911365.html 1.列表 如[12,12,23].['wan','fad','dfjap]等 列表具备的功能: class list(object): """ list() -> new em

Python中基础数据类型 1.数字 整型a=12或者a=int(2),本质上各种数据类型都可看成是类,声明一个变量时候则是在实例化一个类. 整型具备的功能: class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert a number or string to an integer, or return 0 if no arguments are gi

  int()是Python的一个内部函数 Python系统帮助里面是这么说的 >>> help(int)  Help on class int in module __builtin__:  class int(object)   | int(x[, base]) -> integer   |    | Convert a string or number to an integer, if possible. A floating point   | argument will

注:内容来自网络 本文实例讲述了python中readline判断文件读取结束的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 大家知道,python中按行读取文件可以使用readline函数,下面现介绍一个按行遍历读取文件的方法,通过这个方法,展开我们要讨论的问题:复制代码 代码如下:filename = raw_input('Enter your file name') #输入要遍历读取的文件路径及文件名file = open(filename,'r')done = 0while not don

最近学到 函数 闭包的时候,似懂非懂.迷迷糊糊的样子,很是头疼,今天就特意查了下关于闭包的知识,现将我自己的理解分享如下! 一.python 闭包定义 首先,关于闭包,百度百科是这样解释的: 闭包是指可以包含自由(未绑定到特定对象)变量的代码块:这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的,而是在定义代码块的环境中定义(局部变量).“闭包” 一词来源于以下两者的结合:要执行的代码块(由于自由变量被包含在代码块中,这些自由变量以及它们引用的对象没有被释放)和为自由变量提供绑定的计算环境(作

Python中send()和sendall()的区别 估计每个学习Python网络编程的人,都会遇到过这样的问题: send()和sendall()到底有什么区别? send()和sendall()原理是怎么样的? send()和sendall()能做什么事情? 到底是使用send()还是sendall()? 看完下面的文章,应该就能明白了 知识补充 首先会对一些常见的网络编程知识进行补充下: MTU 通信术语 最大传输单元(Maximum Transmission Unit,MTU)是指一种通