人名最多数统计题目摘自https://python123.io 描述编程模板中给出了一个字符串,其中包含了含有重复的人名,请直接输出出现最多的人名.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬代码示例如下:‮ s = '''双儿 洪七

数字不同数之和 描述 获得用户输入的一个整数N,输出N中所出现不同数字的和.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 例如:用户输入 123123123,其中所出现的不同数字为:1.2.3,这几个数字和为6.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi

目录 Python实现C代码统计工具(二) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python实现C代码统计工具(二) 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)>中的C代码统计工具进行重构,以应对各种使用场景. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具较为简陋,仅能遍历和分析当前目录及其子目录下的代码文件并输出统计报告. 在实际使用中,可能期望支持同时统计多个目录和(或)文件,并可指定遍历深度.当文件总数较少且文件路径较长时,期望支持

目录 Python实现C代码统计工具(一) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 四. 后记 Python实现C代码统计工具(一) 标签: Python 代码统计 声明 本文将基于Python2.7脚本语言,实现一个简易的C代码统计工具. 本文同时也发布于作业部落,视觉效果略有不同. 一. 问题提出 代码规模较大时,不易对其做出准确的评估.通过代码统计工具,可自动分析和统计软件项目中的文件行数.有效代码行数.注释行数及空白行数,提供准确而直观的代码量报告.基于这种定量报告,可以有

怎么样通过编写Python小程序来统计测试脚本的关键字 通常自动化测试项目到了一定的程序,编写的测试代码自然就会很多,如果很早已经编写的测试脚本现在某些基础函数.业务函数需要修改,那么势必要找出那些引用过这个被修改函数的地方,有些IDE支持全文查找和引用查找,而有些简单的可能就没有,因为日后要用到统计功能.和一些其它的需求,所以写了一个脚本.除了跟目录下全文查找引用过的文件外,还是支持统计查找到的数量,一次可以查找多个关键字,支持按主关键字来归类. #encoding: utf-8 import

python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import ( AreaChart, Reference ) import MySQLdb class GaokaoExport(object): def __init__(self): self.wb = load_workbook('./static/t

python制作简单excel统计报表2之操作excel的模块openpyxl简单用法 # coding=utf-8 from openpyxl import Workbook, load_workbook from openpyxl.drawing.image import Image from openpyxl.styles import Font,colors from datetime import datetime import MySQLdb class ExcelUtils(obj

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

# 使用Python进行词频统计 mytext = """Background Industrial Light & Magic (ILM) was started by filmmaker George Lucas, . ILM has won numerous Academy Awards for Best Visual Effects, not to mention a string of Clio awards for its work on televisi

如何统计一个列表元素的频度 两个需求: 1,统计一个随机序列[1,2,3,4,5,6...]中的出现次数前三的元素及其次数 2,统计一片英文文章中出现次数前10 的单词 两种方法: 1,普通的for循环,结合前边 python基础一 -------如何在列表字典集合中根据条件筛选数据的内容 2,自带库 collections 的counter 方法 解决需求一,两种方法 一: 先生成一个随机的列表,通过方法一获取最大元素 获取最多元素 重点讲解第二种方法 1,先导入 from collectio

字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型,字典中的数据是无序排列的. 字典的操作 为字典增加一项 dict[key] = value students = {"Z004":"John","T002":"Peter"} students Out[23]: {'T002': 'Peter', 'Z004': 'John'} students["S007"] = "Susan" student

目录 每天统计一遍up主粉丝数! 第一步,爬取up主的粉丝信息 1.首先导入需要的包 2.为了方便,把它写成一个函数 3.那么就调用一下这个函数吧! 4.运行一下,成功啦! 第二,说好的每天统计一遍呢,我要一天点一次吗? 1.当然不!写一个bat文件就好啦! 总结 每天统计一遍up主粉丝数! 第一步,爬取up主的粉丝信息 为了方便,这里我把它写成了一个函数 1.首先导入需要的包 requests是必不可少的! import requests as req 想要记录下统计的时间,那么就需要用到相应

案例一:在某随机序例中,找到出现频度最高的3个元素,它们出现的次数是多少? from random import randint # 利用列表解析器生成随机序列,包含有30个元素 data = [randint(0, 20) for _ in range(30)] # 以data中的元素作为字典的键,以0作为值创建一个字典 my_dict = dict.fromkeys(data,0) # 对序列data进行迭代循环 for x in data: my_dict[x] += 1 # 对迭代的每个

因公司服务器上部署应用较多,在有大并发访问.业务逻辑有问题的情况下反复互相调用或者有异常流量访问的时候,需要对业务应用进行故障定位,所以利用python调用iftop命令来获取应用进程流量,结合zabbix,可帮助定位分析问题.,以下是脚本内容,大概思路是: 利用iftop命令 iftop -t -P -N -n -s 2 来获取流量信息 对获取的流量信息进行处理,单位换算,同一个应用程序的所有链接流量进行合计(因为一个应用会有很多链接,每一个链接都有流量,全部相加即可得出这个应用的总流量) #

需求:给瓦尔登湖文章统计单词出现的频率 思路:首先读取文件并以空格分割得到列表,然后利用for循环遍历列表中的元素并把去掉列表元素中的符号,第三步去掉相同的元素,将列表转换为一个字典,最后按照键值对升序排序. 源码: #!/user/bin/env python #-*-coding:utf-8 -*- #Author: qinjiaxi import string path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\walden.txt" with

1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 插值.拟合.回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈. 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点. 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值. 拟合,是用一个连续函数(曲线)靠近给定的离散数据,使其与给定的数据相吻合. 因此,插值和拟合都是根据已知数据点求变化规律和特征相似的近似曲线的过程,但是插值要求近似曲线完全经过给定的数据点,

1.读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据. 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 . 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig") # e

命令:os 用到的:os.walk   os.listdir 写的爬虫爬的数据,但是又不知道进行到哪了,于是就写了个脚本来统计文件的个数 #统计 /home/dir/ 下的文件夹个数 import os path ="home/dir" count = 0 for fn in os.listdir(path): #fn 表示的是文件名 count = count+1 print count 获取文件夹下的文件的个数: import os path = os.getcwd() #获取当前

练习思路: 1.输入一串字符 2.筛选出字符中的英文字母并统计 3.筛选出字符中的空格并统计 4.筛选出字符中的数字并统计 5.筛选出字符中的其他字符并统计 代码实现: def msg(s): abc_num = 0 space_num = 0 digit_num = 0 other_num = 0 for i in s: if i.isalpha(): abc_num += 1 elif i.isspace(): space_num += 1 elif i.isdigit(): digit_n