起步對于子串搜索，Python提供了多種實現(xiàn)方式:in,find,index,__contains__，對其進(jìn)行性能比較:importtimeitdefin_(s,other):returnotherinsdefcontains(s,other):returns.__contains__(other)deffind(s,other):returns.find(other)!=-1defindex(s,other):try:s.index(other)exc
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:41 2155
Python使用對象模型來存儲數(shù)據(jù)。構(gòu)造任何類型的值都是一個對象所有的Python對象都擁有三個特性：身份、類型、值身份：每一個對象都有一個唯一的身份來標(biāo)志自己，任何對象的身份可以使用內(nèi)建函數(shù)id（）來得到。這個值可以被認(rèn)為是該對象的內(nèi)存地址類型：對象的類型決定了該對象可以保存什么類型的值，可以進(jìn)行怎樣的操作，以及遵循什么樣的規(guī)則，可以使用內(nèi)建函數(shù)type（）查看Python對象的類型：復(fù)制代碼代碼如下:>>>type([1,2])>>>type(24)>
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:13 2155
一組有序項目的集合可變的數(shù)據(jù)類型【可進(jìn)行增刪改查】列表中可以包含任何數(shù)據(jù)類型，也可包含另一個列表【可任意組合嵌套】列表是以方括號“[]”包圍的數(shù)據(jù)集合，不同成員以“,”分隔列表可通過序號訪問其中成員定義>>>l=[]#空列表>>>l=[1,2,3]>>>l=[1,2,3,['a','b']]>>>l=list('linuxeye')>>>l['l','i','n','u','x','e','y','e']>>>l=list(range(5))>>>l[0,
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:39 2155
python正則表達(dá)式轉(zhuǎn)發(fā)自“Echo_fy發(fā)表于https://cloud.tencent.com/developer/article/1149679”文章目錄python正則表達(dá)式1、正則解說2、中文字符集3、re模塊常用方法1、正則解說數(shù)量詞的貪婪模式與非貪婪模式正則表達(dá)式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里數(shù)量詞默認(rèn)是貪婪的（在少數(shù)語言里也可能是默認(rèn)非貪婪），總是嘗試匹配盡可能多的字符；非貪婪的則相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符。例如：
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:59 2155
JSON是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，各種語言都有良好的支持。字典是Python的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。可以看成關(guān)聯(lián)數(shù)組。有些時候我們需要設(shè)計到字典轉(zhuǎn)換成JSON序列化到文件，或者從文件中讀取JSON。簡單備忘一下。Dict轉(zhuǎn)JSON寫入文件復(fù)制代碼代碼如下:#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importjsond={'first':'One','second':2}json.dump(d,open('/tmp/result.txt'
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:57 2155
TheZenofPython,byTimPetersPython之禪byTimPetersBeautifulisbetterthanugly.優(yōu)美勝于丑陋（Python以編寫優(yōu)美的代碼為目標(biāo)）Explicitisbetterthanimplicit.明了勝于晦澀（優(yōu)美的代碼應(yīng)當(dāng)是明了的，命名規(guī)范，風(fēng)格相似）Simpleisbetterthancomplex.簡潔勝于復(fù)雜（優(yōu)美的代碼應(yīng)當(dāng)是簡潔的，不要有復(fù)雜的內(nèi)部實現(xiàn)）Complexisbetterthanc
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:28 2155
24招神技，秒變Python開發(fā)大神！19/100發(fā)布文章Pythonlaowan選擇文件一，分析代碼運(yùn)行時間第1式，測算代碼運(yùn)行時間平凡方法快捷方法（jupyter環(huán)境）第2式，測算代碼多次運(yùn)行平均時間平凡方法快捷方法（jupyter環(huán)境）如果你依然在編程的世界里迷茫，可以加入我們的Python學(xué)習(xí)扣qun：784758214，看看前輩們是如何學(xué)習(xí)的。交流經(jīng)驗。從基礎(chǔ)的python腳本到web開發(fā)、爬蟲、django、數(shù)據(jù)挖掘等，零基礎(chǔ)到項目實戰(zhàn)的資料都
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:56 2155
本文定位：想通過python調(diào)用top命令獲取cpu使用率但暫時沒有思路的情況。如果單純?yōu)榱双@得cpu的利用率，通過top命令重定向可以輕松實現(xiàn)，命令如下：復(fù)制代碼代碼如下:top-bi>cpuHistory.log或復(fù)制代碼代碼如下:top-bi|teecpuHistory.log這個就不解釋了，不懂的朋友查詢下top的幫助文檔。這里要實現(xiàn)的是通過python調(diào)用top命令，并獲得cpu的利用率信息。用過popen的朋友很快就能想到類似如下的代碼（這個是
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:42 2155
1需求，heeaders參數(shù)需要拼接中文參數(shù)param解決如下url='https://....search?keyword='+param+'&templateId=&page=1&pageSize=10'headers={"Accept":"application/json,text/javascript,*/*;q=0.01","Accept-Encoding":"gzip,deflate,br","Accept-Language":"zh-CN,z
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:00 2155
python中的axis究竟是如何定義的呢？他們究竟代表是DataFrame的行還是列？考慮以下代碼：>>>df=pd.DataFrame([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]],\columns=["col1","col2","col3","col4"])>>>dfcol1col2col3col4011111222223333如果我們調(diào)用df.mean(axis=1),我們將得到按行計算的均值>>>df.mean(axis=1)0
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:31 2155
