#要实现累加,关键在于数据存在哪儿,怎么使每次累加的都是同一个变量 行为像静态变量 #前两种都是数据存到类的成员变量, # 类利用__call__ class foo: def __init__(self, n=0): self.n = n def __call__(self, i): self.n += i return self.n a=foo() print (a(1),a(2),a(3),a(4)) #1 3 6 10 #函数中定义类,返回一个实例的成员函数 def foo2 (n=0)

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

虽然python优点很多,但是有一个致命的缺点就是运行速度太慢,那么python程序需要一些计算量比较大的模块时一般会调用c或者c++的代码来重写,但是c/c++编写代码代价太高,耗费太多的人力.那么就想到来一个折中的方法是用golang语言. 虽然golang性能比不上c,但是golang天生的高并发,以及编译速度超级快,而且还自带来垃圾回收机制,不用开发者自己去管理内存,开发效率高.所以在python程序遇到大计算量时,可以考虑调用go模块. 下面来看下如何构建一个go python 模块:

最近学到了Pyhton中循环这一章.之前也断断续续学过,但都只是到了函数这一章就停下来了,写过的代码虽然保存了下来,但是当时的思路和总结都没有记录下来,很可惜.这次我开通了博客,就是要把这些珍贵的学习思考总结记录下来.从现在开始. 关于这一章始终有几个难点不懂.第一个就是每次循环过后,其中的累加变量是否要清零?这个问题困扰了我许久.很多次写完代码运行时发现,计算结果和我想要的结果根本不同.比如在<Python语言程序设计>这本书里,第5章习题第27题: 计算π的值:π =4 * (1 - 1/

[Python练习题 020] 求1+2!+3!+...+20!的和 -------------------------------------------------- 据说这题是"累积累加"的问题,把"1+2!+3!+...+20!"展开就变成: 1 1*2 1*2*3 1*2*3*4 -- 1*2*3*4--*20 弄懂了这规律,问题就好解决了.代码如下: sum = 0 x = 1 for i in range(1,21): x = x * i sum =

最近在做一个工具,要求在工具上面加上程序运行的时间,所以做了个计时器 在网上找了很多发现都是24小时制的,超过24小时后就会回0 然后自己根据24小时制修改了一个不停累加时间的 若是想超过24小时后以天显示可修改累加的那部分代码 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtCore import QTimer, QTime clas

问题描述: 一个文件由若干条记录组成,记录的格式为:“num1 num2”,有时候,需要统计文件中num1对应的num2的总值.处理问题的思路 用传说中的python来处理,很方便.几行代码就可以了. 处理思路: 1:首先定义一个字典,用于存储最终的结果,这是因为字典中的key是唯一的特性. 2:打开文件,按行读取,将每一行的num1当做key,num2当做value. 3:判断字典中是否存在key,如果存在,获取对应的原始值,然后删除对应的key 4:将原始值和记录中的值相加之和,保存到字典中

本题来自 Project Euler 第17题:https://projecteuler.net/problem=17 ''' Project Euler 17: Number letter counts If the numbers 1 to 5 are written out in words: one, two, three, four, five, then there are 3 + 3 + 5 + 4 + 4 = 19 letters used in total. If all th

1 模块简介 Python提供了itertools模块,可以创建属于自己的迭代器.itertools提供的工具快速并且节约内存.开发者可以使用这些工具创建属于自己特定的迭代器,这些特定的迭代器可以用于有效的遍历. 2 模块使用 2.1 无限迭代器 itertools中有个三个迭代器是无限迭代的,这就意味着当你在使用它们时,你需要了解你要么从这些迭代器中终止,要么就是无限循环. count count(start = 0, step = 1),count迭代器返回一系列值,以传入的start参数开

函数一词起源于数学,但是在编程中的函数和数学中的有很大不同.编程中的函数式组织好的,可重复使用的,用于实现单一功能或相关联功能的代码块. 我们在学习过程中已经使用过一些python内建的函数,如print().但我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 函数的特点: 1 代码重用 2 保持一致性 3 便与修改,易扩展 1. 定义一个函数 1.1 python定义函数用def关键字,一般格式如下 def 函数名(参数列表): 函数体 1.2 函数名的命名规则 函数名必须以下划线或字母开头,

1.前言       前些日子有人问我ArcMap中要让某个字段的值实现自增有什么方法?我首先想到像SQL Server中对于数值型字段可以设置自增.所以我打开ArcCatalog查看发现只提供默认值,没办法只能看一下字段计算器中是否有更好的方法.开始我的方法是在字段计算器中将要自增的值等于默认的OBJECTID值,但是问题又来啦,如果删除一个对象后OBJECTID值变乱,又不能实现自增.本人学习的主要语言是c#,对于字段计算器所支持的VB脚本和Python不了解,对于c#来说写一个for循环很

1高阶函数 1.1 变量可以指向函数,可以把一个函数赋值给变量 如下代码 >>> f = abs >>> f(10) 10 1.2 变量可以指向函数,函数的形参也能够接收函数,这就是高阶函数 >>> def add(x, y, f): ...     return f(x) + f(y) ... >>> add(-5, -5, abs) 10 2 map map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

本节内容 设计模式介绍 设计模式分类 设计模式6大原则 1.设计模式介绍 设计模式(Design Patterns) --可复用面向对象软件的基础 设计模式(Design pattern)是一套被反复使用.多数人知晓的.经过分类编目的.代码设计经验的总结.使用设计模式是为了可重用代码.让代码更容易被他人理解.保证代码可靠性. 毫无疑问,设计模式于己于他人于系统都是多赢的,设计模式使代码编制真正工程化,设计模式是软件工程的基石,如同大厦的一块块砖石一样.项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问

本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 为了防止误导读者,本文所有概念性内容均截取自对应Wiki 冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢

18.6使用threading模块 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """从Thread类中派生出一个子例,创建一个这个子类的实例""" import threading from time import sleep, ctime loops = (4, 2) class MyThread(threading.Thread): """ 1.子类化Thread类

在这个问题中,我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中,每轮都进球的球员都有谁.下面用python来模拟一下,先生成一批数据: >>> from random import randint, sample >>> # sample是取样的意思,例如sample('abcde', 2),会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来 >>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))

#!/usr/bin/env python #-*- encoding: utf- -*- ''' def foo(name): print name, '去砍柴' foo('yangshanlei:') foo('xukequn:') ''' ''' def login(usrname): if username == 'alex': print '登录成功' else: print '登录失败' def detail(user): print 'xxxxxxxxxxx' if __name_

之前我们已经学会如何在代码块中创建新的线程去执行我们要同步执行的多个任务,但是线程的世界远不止如此.接下来,我们要介绍的是整个threading模块.threading基于Java的线程模型设计.锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象,所以python的threading模块中还提供了Lock,Rlock,Condition,Event等常用类,它们在python中是独立于Tread模块的,但

Python 3.0在2008年12月3日正式发布,在之后又经历了多个小版本(3.1,3.2,3.3……),本文梳理Python 3.0之后的新特性. 其实每个版本都有大量更新,都写出来要几百页,这里只写主要的更新,以及我个人认为重要的. 因此难免有失偏颇,望见谅,可以点击小标题查看每个版本的完整What's New. 本文会持续更新下去. Python 3.1   2009年6月27日发布 ▲用C语言实现io模块.在3.0,io模块是用Python语言实现的,性能很慢,现在比3.0快了2~20