Python中的浮点数原理与运算分析 本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 先看一个违反直觉的例子:     >>> s = 0. >>> for i in range(10): s = .1 >>> s 0.9999999999999999 # 错误被累加 再看一个更为普遍,直接影响判断逻辑的例子:     >>> from math import sqrt >>> a

Python/Django-Web原理(一) websocket webSocket协议是基于TCP的一种新的协议.WebSocket最初在HTML规范中被引用为TCP连接,作为基于TCP的套接字API的占位符,它实现了浏览器与服务器全双工(full-duplex)通信.基本质是保持TCP连接,在浏览器和服务端通过 Socket进行通信 自己开发Web框架(任何访问浏览器都是基于socket) 用到的知识共有( 1.socket通讯 2.HTTP协议 3.HTML知识 4.数据库(连接数据pym

Date: 2019-06-04 Author: Sun Python多线程原理与实战 目的: (1)了解python线程执行原理 (2)掌握多线程编程与线程同步 (3)了解线程池的使用 1 线程基本概念 1.1 线程是什么? 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间; (2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源 (3)

一.前言 最近在学习Python逆向相关,涉及到python字节码的阅读,编译及反汇编一些问题.经过长时间的学习有了一些眉目,为了方便大家交流,特地将学习过程整理,形成了这篇专题.专题对python逆向的基础知识进行了简洁有效的解读,暂不涉及python编译过程中的代码混淆.文章中如有不恰当的地方敬请指正,我在学习过程中也会对章节内容持续补充修正. Python逆向(一)-- 前言及Python运行原理 Python逆向(二)-- pyc文件结构分析 Python逆向(三)-- Python编译

python生成器原理剖析 函数的调用满足"后进先出"的原则,也就是说,最后被调用的函数应该第一个返回,函数的递归调用就是一个经典的例子.显然,内存中以"后进先出"方式处理数据的栈段是最适合用于实现函数调用的载体,在编译型程序语言中,函数被调用后,函数的参数,返回地址,寄存器值等数据会被压入栈,待函数体执行完毕,将上述数据弹出栈.这也意味着,一个被调用的函数一旦执行完毕,它的生命周期就结束了. 在python这样的解释型语言中,函数的调用也是依赖栈的.之前说过,py

技术背景 在Python的一些长效任务中,不可避免的需要向文本文件.二进制文件或者数据库中写入一些数据,或者是在屏幕上输出一些文本,此时如何控制输出数据的长度是需要我们注意的一个问题.比如对于一个二进制文件,如果输出的浮点数长度一直在发生变化,则写入到文件之后,读取的人按照比特位进行读取就会读到一堆错误的数据.因此,我们需要控制输出位数,尤其是浮点数要格外小心. 常规控制方法 一般情况下,我们可以通过round来设置输出浮点数的有效数字,其原理是对于一个给定的浮点数直接取前n位的有效数字,后续的

字符串原理剖析pyc文件,执行python代码时,如果导入了其他的.py文件,那么执行过程中会自动生成一个与其同名的.pyc文件,该文件就是python解释器变异之后产生的字节码 PS:代码经过编译可以可以产生字节码;字节码通过反编译也可以得到代码. python 会优先找pyc字节码文件,如果pyc字节码文件不存在会找py文件如果pyc文件被修改了py文件会将pyc文件覆盖生成新的pyc文件 Python 有缓冲池用来提高执行效率,减轻内存负担 万恶的+号的 来源['a','b','c']内存

这年头盗号的从出不穷,不是脱裤就是社工钓鱼.今天呢我们就以前面的几篇技术文章做铺垫,来讲一下python盗号的原理(学习用途,请勿用于违法犯罪),知己知彼方能百战不殆嘛. 脱裤我们就不多提了,无非就是过滤不严谨导致的sql注入,或者数据库存储不安全,这个本篇文章暂且不说,当然有感兴趣的,我后面的文章或许也会讲讲. 最简单的,也是技术手段相对较低的盗号方式当属钓鱼了(当然,社工更考验心理),除了钓鱼网站,就是发布某些带有诱惑性的工具,诱导消费者下载,运行后开启后门,或者启用钩子进行键盘记录.本篇文

有同学问到了一个问题,python中存储变量是通过内存地址来存储,那么python又是如何去判断内存中的地址是什么数据类型的呢.经过查找,找到这篇文章: 原博客地址:http://www.cnblogs.com/aashui/p/9871009.html 1.Python是如何进行内存管理的? 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一.对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数. 引用计数增加的情况: 1,一个

super() 的入门使用 在类的继承中,如果重定义某个方法,该方法会覆盖父类的同名方法,但有时,我们希望能同时实现父类的功能,这时,我们就需要调用父类的方法了,可通过使用 super 来实现,比如: class Animal(object): def __init__(self, name): self.name = name def greet(self): print 'Hello, I am %s.' % self.name class Dog(Animal): def greet(se

1.Python是如何进行内存管理的? 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一.对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数. 引用计数增加的情况: 1,一个对象分配一个新名称 2,将其放入一个容器中(如列表.元组或字典) 引用计数减少的情况: 1,使用del语句对对象别名显示的销毁 2,引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下,引用计数比你猜测

原因解释:浮点数(小数)在计算机中实际是以二进制存储的,并不精确.比如0.1是十进制,转换为二进制后就是一个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100python是以双精度(64bit)来保存浮点数的,后面多余的会被砍掉,所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了,后面拿来参与运算就产生了误差. 解决办法:使用decimal库from decimal import *a = Decimal('4.2')

本周的PyCoder's Weekly 上分享了一篇小文章,它里面提到的冷知识很有意思,我稍作补充,分享给大家. 它提到的部分问题,读者们可以先思考下: 若两个元组相等,即 a==b 且 a is b,那么相同索引的元素(如 a[0] .b[0])是否必然相等呢? 若两个对象的 hash 结果相等,即 hash(a) == hash(b),那么它们是否必然相等呢? 答案当然都为否(不然就不叫冷知识了),大家可以先尝试回答一下,然后再往下看. -----思考分割线----- 好了,先来看看第一个问

在python中使用浮点数运算可能会出现如下问题 a = 0.1+0.2print(a) 输出的结果是 0.30000000000000004 原因如下: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确.比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 i=1.0 j=3 print(i*j) print(i+j) print(i**j) 备注:无论是哪种运算,只要有操作数是浮点数,python默认得到的都是浮点数,结果也总是浮点数

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数. 1.round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, roun

前言 简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网,我们通过浏览器访问站点,站点把HTML.JS.CSS代码返回给浏览器,这些代码经过浏览器解析.渲染,将丰富多彩的网页呈现我们眼前: 一.爬虫是什么? 如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛, 沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是:向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序: 从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(

在python2.5+中可以用with来保证关闭打开的文件 with open('hello.txt') as f: do some file operations 为什么要引入with呢? 在之前如果要保证关闭文件需要这样: f = open('hello.txt') try: do some file operations finally: f.close() 为了简化这些操作,pyhton2.5中引入with,在进入with时python会自动调用对象的__enter__ 函数, 离开wi

1. 前言 为了在Python编程中, 利用控制台信息, 我们需要对控制台输出进行接管(重定向).在Python中,控制台输出的接口是sys.stdout,通过分析print与sys.stdout之间的关系,我们就可以实现控制台输出重定向了. 2. sys.stdout 与 print 当我们在 Python 中打印对象调用 print(obj) 的时候,事实上是调用了 # 在print(obj)的过程中, 会产生两次调用 sys.stdout.write(obj) sys.stdout.wri

Date: 2019-06-04 Author: Sun 1 进程的基本概念 什么是进程? ​ 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成.我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源:进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 2 父进程和子进程 ​ Linux 操作系统提供了一个 fork() 函数用来创建子进