Table of Contents 1. class collections.Counter([iterable-or-mapping]) 1.1. 例子 1.2. 使用实例 2. To Be Continued class collections.Counter([iterable-or-mapping]) Counter 是实现的 dict 的一个子类,可以用来方便地计数. 例子 举个计数的例子,需要统计一个文件中,每个单词出现的次数.实现方法如下 # 普通青年 d = {} with op

getsizeof的局限 python非内置数据类型的对象无法用sys.getsizeof()获得真实的大小,例: import networkx as nx import sys G = nx.Graph() l = [i for i in xrange(10000)] print "size of l:", sys.getsizeof(l) G.add_nodes_from(l) print "size of graph:", sys.getsizeof(G)

Python 如何将整数转化成二进制字符串 1.你可以自己写函数采用 %2 的方式来算. >>> binary = lambda n: '' if n==0 else binary(n/2) + str(n%2) >>> binary(5) '101' >>> 2.采用 python 自带了方法 bin 函数,比如 bin(12345) 回返回字符串 '0b11000000111001', 这个时候在把0b去掉即可: >>> bin(

<?php function not_int($x){ //定义过滤非整数的函数 if(is_int($x)) return TRUE; } $arr=array(1,2,'a',3,4,'c','d'); //定义数组 echo '过滤前的数组信息:<br />'; print_r($arr); //输出过滤前的数组信息 $res=array_filter($arr,'not_int'); //调用函数过滤数组 echo '<br />过滤后的数组信息:<br /&g

Table of Contents 1. collections.Counter 源码实现 1.1. __init__ 1.2. update 1.3. most_common 1.3.1. itemgetter 1.3.2. heapquue 1.4. elements 1.4.1. repeat 1.4.2. starmap 1.4.3. chain.from_iterable 1.5. substract 1.6. +, -, &, | 1.7. 其它 2. 总结 collections.

整数和浮点数有那个四则运算: 两种类型的数可以直接进行加减,当整数和浮点数进行加减的时候,结果会自动的变为浮点数,其中除法运算是“/”来表示的, 而余数的算术符号是“%”来表示的. 在布尔值的判断中我们拥有三种运算:与运算,非运算和或运算. 在Python中它把None,0和' '看成false,其他的数值和非字符串都看成true(在Python的3.0的版本当中呢,我们在比较如:b < ''这样的语句的时候会报错,因为比较的一个元素是没有意义的)

采集数据的时候经常碰到一些JSON数据的Key值不是字符串,这些数据在JavaScript的上下文中是可以解析的,但在Python中,没有该部分数据的上下文,无法采用json.loads(JSON)的形式导入.在网上搜集来一些方法以便日后使用. 方法一: def parse_js(expr): """ 解析非标准JSON的Javascript字符串,等同于json.loads(JSON str) :param expr:非标准JSON的Javascript字符串 :retur

下面这篇,原理理解了, 再结合 这一周来的心得体会,整个框架就差不多了... http://www.haiyun.me/archives/1056.html 有许多封装好的异步非阻塞IO多路复用框架,底层在linux基于最新的epoll实现,为了更好的使用,了解其底层原理还是有必要的.下面记录下分别基于Select/Poll/Epoll的echo server实现.Python Select Server,可监控事件数量有限制: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Counter class https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.Counter # class collections.Counter([iterable-or-mapping]) # A Counter is a dict subclass for counting hashable objects. It is an unordered collection where elements are sto

1.向下取整: int() >>> a = 14.38 >>> int(a) 2.向上取整:ceil() 使用ceil()方法时需要导入math模块,例如 >>> import math >>> math.ceil(3.33) >>> math.ceil(3.88) 3.四舍五入:round() >>> round(4.4) >>> round(4.6) 4.分别取 将整数部分和小

在 Python 中一切都是对象,毫无例外整数也是对象,对象之间比较是否相等可以用==,也可以用is.==和is操作的区别是: is比较的是两个对象的id值是否相等,也就是比较俩对象是否为同一个实例对象,是否指向同一个内存地址. ==比较的是两个对象的内容是否相等,默认会调用对象的__eq__()方法. 清楚is和==的区别之后,对此也许你有可能会遇到下面的这些困惑,于是就有了这样一篇文章,试图把Python中一些隐晦的东西趴出来,希望对你有一定的帮助.我们先来看两段代码: 片段一: >>&g

python生成随机不重复的整数,用random中的sample index = random.sample(range(0,10),10) 上面是生成不重复的10个从1~10的整数 python生成完全随机的整数,用numpy中的random.randint index = np.random.randint(0,10,size=10) 生成的是可能会重复的10个从0~10的整数

在编程当中,经常要用到字符串的互相转换, 现在记录 python 里面的字符串和整数是怎么转换的. int(str) 函数将 符合整数的规范的字符串 转换成 int 型. num2 = "123"; num2 = int(num1); print("num2: %d" % num2); ''' 输出 num2: 123 ''' float(str) 函数将 符合 浮点型 的规范的字符串 转换成 float 型. num1 = "123.12";

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换. 后台回复“不平衡”获取数据及代码~ 前言 好久没有更新自己写的文章了,相信很多读者都会比较失望,甚至取关了吧,在此向各位网友道个歉.文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容.希望得到网友的理解,为晚来的新文章再次表示抱歉. 本次分享的主题是关于数

刚开始学python时候,发现一个很迷惑的现象,一直到看了源码后才知道了: >>> a=6 >>> b=6 >>> a is b True 想用同样的参数初始化两个对象,结果却是,这两个对象其实是同样的对象????逗我呢? >>> a=666 >>> b=666 >>> a is b False 这又是怎么回事?为什么现在又是False了??? 这些不同,主要来自于python中对待小整数和大整数的

转自:https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/77155864 一般删除文件时使用os库,然后利用os.remove(path)即可完成删除,如果删除空文件夹则可使用os.removedirs(path)即可, 但是如果需要删除整个文件夹,且文件夹非空时使用os.removedirs(path)就会报错了,此时可以使用shutil库,该库为python内置库,是一个对文件及文件夹高级操作的库,可以与os库互补完成一些操作,如文件夹

需要用Python写一段代码,给定一堆关键词,返回出现次数最多的n个关键字. 第一反应是采用一个dict,key存储关键词,value存储出现次数,如此一次遍历即可得出所有不同关键词的出现次数,而后排序取出前n个关键词即可. 然而仔细一思考,这种类似需求应该很常见,Python应该有提供更好的方式实现才对,于是找了下资料,发现可以使用collections模块中的Counter类实现. Counter类继承于dict类,所以具有类似字典的行为,key存储元素,value则固定存储出现次数. 使用

1.使用select模拟socketserver伪并发处理客户端请求,代码如下: import socket import select sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1', 9999,)) sk.listen(5) inputs = [sk,] outputs = [] messages = {} # del messages[白宇] # messages = { # 白宇:[消息1,消息2,] # 吴文煜:[消息1,消息2,] # } whil

一. python非阻塞编程的settimeout与setblocking+select 原文:www.th7.cn/Program/Python/201406/214922.shtml 侧面认证Python的settimeout确实应该是非阻塞,这次使用select+setblocking和settimeout来做个对比,以此来证明. 首先我设置socket为非阻塞的.然后使用select来监控套接字. #!/usr/bin/env python# encoding: utf-8import

本文为is同一性运算符的详细解释.is用于判断两个对象是否为同一个对象,具体来说是两个对象在内存中的位置是否相同. python为了提高效率,节省内存,在实现上大量使用了缓冲池技术和字符串intern技术. 整数和字符串是不可变对象,也就意味着可以用来共享,如100个“python”字串变量可以共享一个“python”字符串对象,而不是创建100个“python”字符串. 小整数对象池 为了应对小整数的频繁使用,python使用对小整数进行了缓存,默认范围为[-5,256],在这个范围内的所有整

/*********************************************************************  * Author  : Samson  * Date    : 09/19/2014  * Test platform:  *              Linux ubuntu 3.2.0-58-generic-pae  *              GNU bash, version 4.2.39  * ***********************