只有一层嵌套的常见方法: # 普通方法 list_1 = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7], [8], [9]] list_2 = [] for _ in list_1: list_2 += _ print(list_2) # 列表推导 list_1 = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7], [8], [9]] list_2 = [i for k in list_1 for i in k] print(list_2) # 使用sum list_1 = [[1

<流畅的Python>这本书是图灵科技翻译出版的一本书,作者Luciano Ramalho. 作者从Python的特性角度出发,以Python的数据模型和特殊方法为主线,主要介绍了python的集合类型(sequence.mapping.set等).把函数作为一等对象来使用.类的构建.新的文件控制流程(生成器.上下文管理器.协程).用描述符来从底层解释Python对象属性的存储等各个方面. 书中主要围绕Python标准库展开,不会涉及太多的标准库以外的包.虽然它们也很实用. 建议大家可以把前言

前言:关心3步骤(此文章只针对python自动化根基展开描述) 什么是mysql数据库操作?  答:利用python对mysql数据库进行增, 删, 改, 查 操作 为什么要用python对mysql数据库进行操作? 答:python写自动化脚本时, 对数据库数据进行断言, 这样更能判断用例的正确性 怎么实现对mysql数据库操作? 答:如下.  ps:因为是用作自动化用例的断言, 所以重点讲"查" 大概思路: 连接数据库, 创建游标对象, 写下sql语句, 获取结果, 打印结果 前提

摘自<Python Cookbook> 4.6 任务 序列中的子序列可能是序列,子序列的子项仍有可能是序列,以此类推,则序列嵌套可以达到任意的深度.需要循环遍历一个序列,将其所有的子序列展开成一个单一的,只具有基本子序列的序列.(一个基本子项或者原子,可以是任何非序列的对象-或者说叶子,假如你认为序列是一棵树) 解决方案 我们需要能够判断哪些我们正在处理的子项是需要被展开的,那些是原子.为了获得通用性,我们使用了一个断定来作为参数,由它来判断子项是否可以展开.(断定[predicate]是一个

任何使用yield语句的函数都称为生成器.调用生成器函数将创建一个对象,该对象通过连续调用next()方法(在python3中是__next__())生成结果序列. next()调用使生成器函数一直运行到下一条yield语句为止.此时next()将返回值传递给yield,而且函数将暂时中止执行.再次调用next()时,函数将继续执行yield之后的语句.此过程持续到函数返回为止. 通常不会在生成器上直接调用next()方法,而是在for语句.sum()或一些使用序列的其他操作中使用它. 生成器函

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 树型部件QTreeWidget中的QTreeWidgetItem项如果一个项有子项,可以调用setExpanded(bool expand)方法来展开或折叠其子项,项的子项是否折叠可以通过isExpanded()方法来判断. 注意: 经老猿验证: setExpanded必须在项已经加入到树型部件QTreeWidget对象中后调用才会生效,哪怕是项已经指定了父项也是不行 当项下无子项时,isExpa

Python 代码阅读合集介绍:为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的代码实现了展开嵌套列表的功能,将一个嵌套的list展开成一个一维list(不改变原有列表的顺序). 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. flatten def flatten(lst): return [x for y in lst for x in y] # EXAMPLES flatten([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6

将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表 可以写一个包含yield from 语句的递归生成器来轻松解决这个问题. from collections import Iterable def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)): for x in items: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types): yield from flatten(x) else: yield

1.递归yield使用: 嵌套列表展开 def flatten(nested): if type(nested)==list: for sublist in nested: for i in flatten(sublist): yield i else: yield nested print(list(flatten([[[1],2],3,4,[5,[6,7]],8]))) #结果为[1,2,3,4,5,6,7,8] 树的后序遍历: def postorderTraversal(self, ro

给定一个二叉树,原地将它展开为链表. 例如,给定二叉树 1 / \  2   5 / \     \ 3 4      6将其展开为: 1  \   2   \    3  \       4  \ 5  \ 6 将root的右子树放到root的左子树的最右边作为右孩子         将root的左孩子变为自己的右孩子 (root.left=None)           root = root.right 1                                  1      

#1)利用推导式运行过程:for i in a ,每个i是[1,2],[3,4],[5,6],for j in i,每个j就是1,2,3,4,5,6,合并后就是结果 a=[[1,2],[3,4],[5,6]] x=[j for i in a for j in i] #这个的解析过程是 从a中取出每一个值付给i,然后从i中取出每一个 值复制给j 然后输出j的结果 print(x) ==>[1, 2, 3, 4, 5, 6] 2)将列表转成numpy矩阵,通过numpy的flatten()方法 im

今天在生成数据的时候遇到了这个需求,其实写一个for循环可以很容易解决这个问题,但是无论是性能还是酷炫程度上都不行 所以顺手搜索了一下. 例子是将 l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] 变成 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] plan1: 使用列表推导式 print [item for i in l for item in i] plan2: 使用reduce print reduce(lambda x, y: x + y, l)

爬虫流程 在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们伤心.上级不屑的说,那就写一个爬虫爬一爬github,找一找python大牛,公司也正好在找人.临危受命,格外激动,当天就去研究github网站,琢磨怎么解析页面以及爬虫的运行策略.意外的发现github提供了非常nice的API以及文档文档,让我对github的爱已经深入骨髓. 说了这么多废话,讲

快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,

一.前言 在上一篇博文中,我们的爬虫面临着一个问题,在爬取Unsplash网站的时候,由于网站是下拉刷新,并没有分页.所以不能够通过页码获取页面的url来分别发送网络请求.我也尝试了其他方式,比如下拉的时候监控http请求,看看请求是否有规律可以模拟.后来发现请求并没有规律,也就是不能够模拟http请求来获取新的数据(也可能是我水平有限,哪位童鞋找到了规律一定要告诉我哦).那么就只有模拟下拉操作了. 想要模拟下拉操作,我们需要用到两个工具,一个是PhatomJs,一个是Selenium. Pha

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

pydev是一款优秀的Eclipse插件,大多数喜欢在eclipse开发软件的程序员(也许是java程序员)在开发python软件时希望继续使用eclipse,那么pydev是非常理想的选择. 1.安装Pydev 在安装Pydev之前,首先要安装eclipse,可以在它的官方网站Eclipse.org找到并下载.当然,在执行Eclipse之前,必须确认是否正确安装了Java运行环境,即必须安装JRE或JDK,此处不再赘述. 运行Eclipse之后,选择help-->Install new Sof

--------------------------------------------------------------------------------------- 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 -----------------------------------------------

在测试过程中,为了更好地展开单元测试,mock一些数据跟对象在所难免,下面讲一下python的mock的简单用法. 关于python mock,网上有很多资料,这里不会讲的特别深,但一定会是实用为主,看完后,至少可以让你知道mock是怎样用的. 1.mock对象方法中的返回数据: 我们经常会需要这样的场景,a系统跟b系统联调,b系统开发人员进度较慢,有些a需要调用b系统api的返回数据没办法拿到,这时候,不改变原来的代码,但联调需要保证a系统这边功能完全ok 的场景就可以用到mock这个模块了.

python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下: 英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html 中文站:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/collections.html#