Python解题技巧 一直都是用C++和C解题,某题简单解完后便心血来潮想用Python解一次,发现一些问题,特写此篇随笔来记录. 一. 输入格式: 例:输入第1行给出正整数n和整数m:第2行给出n个整数,其间以空格分隔. 大多数题目都是要求一行给多个元素,其间以空格为间隔,而在Python中只用input()是不行的,若多个input()累加也不行,input()只识别回车键. 1. 一行给指定元素,如例题中的m和n. n,m = map(int,input().split()) 2. 一行给

## 『Python题库 - 简答题』 Python中的基本概念 1. Python和Java.PHP.C.C#.C++等其他语言的对比? 2. 简述解释型和编译型编程语言? 3. 代码中要修改不可变数据会出现什么问题? 抛出什么异 4. print 调用 Python 中底层的什么方法? 5. 简述你对 input()函数的理解? 6. Python解释器种类以及特点? 7. Python2 中 range 和 xrange 的区别? 8. 位和字节的关系? 9. b.B.KB.MB.GB 的

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

『Python题库 - 填空题』Python笔试填空题 part 1. Python语言概述和Python开发环境配置 part 2. Python语言基本语法元素(变量,基本数据类型, 基础运算) part 3. Python中的程序控制结构 (Python if判断,for和while循环相关知识点) part 4. Python中的代码复用(Python函数相关知识点) part 5. Python面向对象编程(类,异常,库) part 6. Python文件操作       part 1

GDB分析ELF文件常用的调试技巧 gdb常用命令 首先是gbd+文件名 静态调试 ,gdb attach +文件名 动态调试 为了方便查看堆栈和寄存器 最好是安装peda插件 安装 可以通过pip直接安装,也可以从github上下载安装 $ pip install peda $ git clone https://github.com/longld/peda.git ~/peda $ echo "source ~/peda/peda.py" >> ~/.gdbinit 命

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

今天偶然看到一篇文章<你可能不知道的30个Python语言的提点技巧>,虽然做python有几年了,但中间还是好多不知道或没想到,特在这里做下摘抄. 原文地址: http://soft.chinabyte.com/database/379/12920379.shtml 1. 命名切片 >>> a = [, , , , , ] >>> LASTTHREE = slice(-, None) >>> LASTTHREE slice(-, None

    列表按难度排序,常用的语言特征和技巧放在前面. 1.1   分拆 >>> 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, (

1 介绍 从我开始学习Python时我就决定维护一个经常使用的“窍门”列表.不论何时当我看到一段让我觉得“酷,这样也行!”的代码时(在一个例子中.在StackOverflow.在开源码软件中,等等),我会尝试它直到理解它,然后把它添加到列表中.这篇文章是清理过列表的一部分.如果你是一个有经验的Python程序员,尽管你可能已经知道一些,但你仍能发现一些你不知道的.如果你是一个正在学习Python的C.C++或Java程序员,或者刚开始学习编程,那么你会像我一样发现它们中的很多非常有用. 每个窍门

Python编程语言是一款比较容易学习的计算机通用型语言.对于初学者来说,首先需要掌握的就是其中的一些基础应用.比如今天我们为大家介绍的Python字典的相关操作,就是我们在学习过程中需要熟练掌握的技巧. Python字典(Dictionary)是一种映射结构的数据类型,由无序的“键-值对”组成.字典的键必须是不可改变的类型,如:字符串,数字,tuple:值可以为任何Python数据类型. 1.新建Python字典 >>> dict = {} #新建一个空字典 >>>

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

http://developer.51cto.com/art/201003/186006.htm Python编程语言是一款比较容易学习的计算机通用型语言.对于初学者来说,首先需要掌握的就是其中的一些基础应用.比如今天我们为大家介绍的Python字典的相关操作,就是我们在学习过程中需要熟练掌握的技巧. Python字典(Dictionary)是一种映射结构的数据类型,由无序的“键-值对”组成.字典的键必须是不可改变的类型,如:字符串,数字,tuple:值可以为任何Python数据类型. 1.新建

1   介绍 从我开始学习Python时我就决定维护一个经常使用的“窍门”列表.不论何时当我看到一段让我觉得“酷,这样也行!”的代码时(在一个例子中.在StackOverflow.在开源码软件中,等等),我会尝试它直到理解它,然后把它添加到列表中.这篇文章是清理过列表的一部分.如果你是一个有经验的Python程序员,尽管你可能已经知道一些,但你仍能发现一些你不知道的.如果你是一个正在学习Python的C.C++或Java程序员,或者刚开始学习编程,那么你会像我一样发现它们中的很多非常有用. 每个

#Python 技巧命令 python 如一股清流,可以说屌到飞起,下面咱就来看看一些屌的东西 ### python2 最简单的web服务 ` python -m SimpleHTTPServer 8080` <!--more--> ### 小彩蛋 ### 一行式 #### 列出某个文件夹下面所有的文件 #### 列出文件夹下面所有什么什么结尾的文件 #### 列出指定范围所有偶的平方 #### 列出当前目录下所有文件以及文件的大小 #### 来一波乘法口诀 #### 再来一波我们最喜欢的 P

In [1]: import numpy numpy.__version__ Out[1]: '1.13.1' In [2]: import numpy as np  

numpy.pandas.matplotlib(+seaborn)是python数据分析/机器学习的基本工具. numpy的内容特别丰富,我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性.   昨天晚上发了第一部分:地址是:http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html 我一共准备了numpy技巧4篇文章,这是第二部分,剩余两部分会在10.1假期内完成. 下面就是numpy技巧的第二部分:由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害,所以还是

numpy.pandas.matplotlib(+seaborn)是python数据分析/机器学习的基本工具. numpy的内容特别丰富,我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性.   昨天晚上发了第一部分:地址是:http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html 我一共准备了numpy技巧4篇文章,这是第三部分,剩余一部分会在10.1假期内完成. 下面就是numpy技巧的第三部分:由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害,所以还是

字典dict是Python中使用频率非常高的数据结构,关于它的使用,也有许多的小技巧,掌握这些小技巧会让你高效地的使用dict,也会让你的代码更简洁. 1.默认值 假设name_for_userid存放的是name和id的映射关系: name_for_userid = { 1: '张三', 2: '李四', 3: '王五', } 获取name_for_userid中的某一个id的name,最简单的方式: name_for_userid[1] '张三' 这种方式虽然简单,但有一个不便之处就是,如果

一.判断题: 1-1.在Python 3.x中可以使用中文作为变量名. 答案:√ 1-2.Python变量使用前必须先声明,并且一旦声明就不能再当前作用域内改变其类型. 答案:× 1-3.Python运算符%不仅可以用来求余数,还可以用来格式化字符串. 答案:√ 1-4.在Python 3.x中,使用内置函数input()接收用户输入时,不论用户输入的什么格式,一律按字符串进行返回. 答案:√ 1-5.在Python中,变量不直接存储值,而是存储值的引用,也就是值在内存中的地址. 答案:√ 2-

不一定非得使用Jupyter Notebook,试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的. 1.安装python安装包之后,应该就有ipython了. 2.安装anaconda,这个做机器学习或数据分析要是需要的,这个装完之后,也会有ipython.(建议使用anaconda,国内镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/) 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动. 2.或者找一下快捷方式,也