一个最简单的服务器 Python拥有这种单独起一个服务器监听端口的能力，用标准库的wsgiref就行。from wsgiref.simple_server import make_server def simple_app(environ, start_response): status = 200 OK response_headers = [(Content-type,text/plain)] start_response(status, response_headers) return [Hello world!\n] httpd = make_server(, 80, simple_app) httpd.serve_forever() 50行代码实现代理服务器 之前遇到一个...
最近一直在准备用来面试的几个小demo，为了能展现自己，所以都是亲自设计并实现的，其中一个就是在50行代码内来实现一个贪吃蛇，为了说明鄙人自己练习编程的一种方式--把代码写短，为了理解语言细节。 代码如下: import sys, pygame from pygame.locals import * from random import randrange up =lambda x:(x[0]-1,x[1]) down = lambda x :(x[0]+1,x[1]) left = lambda x : (x[0],x[1]-1) right = lambda x : (x[0],x[1]+1) tl ...
主要功能在copyFiles()函数里实现，如下：代码如下:def copyFiles(src, dst): srcFiles = os.listdir(src) dstFiles = dict(map(lambda x:[x, ], os.listdir(dst))) filesCopiedNum = 0 # 对源文件夹中的每个文件若不存在于目的文件夹则复制 for file in srcFiles: src_path = os.path.join(src, file) dst_path = os.path.join(dst, file) # 若源路径为文件夹，若存在于目标文件夹，则递归调...
简介 在这篇文章中，我将向大家演示怎样向一个通用计算器一样解析并计算一个四则运算表达式。当我们结束的时候，我们将得到一个可以处理诸如 1+2*-(-3+2)/5.6+3样式的表达式的计算器了。当然，你也可以将它拓展的更为强大。 我本意是想提供一个简单有趣的课程来讲解 语法分析 和 正规语法（编译原理内容）。同时，介绍一下PlyPlus,这是一个我断断续续改进了好几年的语法解析 接口。作为这个课程的附加产物，我们最后会得到完全可替...
引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时，输入搜索内容时，谷歌总是能提供非常好的拼写检查，比如你输入 speling，谷歌会马上返回 spelling。 下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。 代码import re, collectionsdef words(text): return re.findall([a-z]+, text.lower()) def train(features):model = collections.defaultdict(lambda: 1)for f in features:model[f] += 1return modelNWORDS = train(w...
python 有哪些优雅的代码实现 ？以前在一篇博客中学习过。记得这是有一个统一的名称的。不过忘了举个常用的例子 [i for i in list if not…… ]。这种代码写的很爽，但感觉自己掌握的不全。所以特来问一下回复内容： Intermediate Python看这个文档，爽溜溜的各种技巧generators,map,reduce,lambda ,decorators, *args等等各种优雅~所谓优雅，其实是由于这门语言的语法糖很甜，给(之前没有接触过的)人造成了一种“卧槽，好...
第一步：标记化 处理表达式的第一步就是将其转化为包含一个个独立符号的列表。这一步很简单，且不是本文的重点，因此在此处我省略了很多。 首先，我定义了一些标记（数字不在此中，它们是默认的标记）和一个标记类型：token_map = {+:ADD, -:ADD,*:MUL, /:MUL,(:LPAR, ):RPAR}Token = namedtuple(Token, [name, value]) 下面就是我用来标记 `expr` 表达式的代码：split_expr = re.findall([\d.]+|[%s] % .join(token_map), expr) t...
之前遇到一个场景是这样的： 我在自己的电脑上需要用mongodb图形客户端，但是mongodb的服务器地址没有对外网开放，只能通过先登录主机A，然后再从A连接mongodb服务器B。 本来想通过ssh端口转发的，但是我没有从机器A连接ssh到B的权限。于是就自己用python写一个。原理很简单。 1.开一个socket server监听连接请求 2.每接受一个客户端的连接请求，就往要转发的地址建一条连接请求。即client->proxy->forward。proxy既是socket服务端...
本文实例讲述了python用10行代码实现对黄色图片的检测功能。分享给大家供大家参考。具体如下： 原理：将图片转换为YCbCr模式，在图片中寻找图片色值像素，如果在皮肤色值内的像素面积超过整个画面的1/3，就认为是黄色图片。 申明：简单场景还是够用了，稍微复杂一点就不准确了，例如：整幅画面是人的头像，皮肤色值的像素必然超过50%，被误认为黄色图片就太武断了。 需要安装python图片库PIL支持 porn_detect.py如下：import sys,P...
import struct,sys from socket import * from contextlib import closing import hashlib,os from functools import partial from prettytable import PrettyTable #[liuzhuan] 引入表格sha1_new = partial(hashlib.new, ‘sha1‘) SHA1_HASH_SIZE = 20 MULTI_RESULTS = 1 << 17 SECURE_CONNECTION = 1 << 15 CLIENT_PLUGIN_AUTH = 1 << 19 CLIENT_CONNECT_ATTRS = 1<< 20 CLIENT_PROTOCOL_41 = 1 << 9 CLIENT_PLUGIN_AUTH_LENENC...
? ? 老猿Python博文目录：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython ? 一、引言 最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文，看起来还挺不错，简洁、实用，传播了知识、带来了阅读量，撩动了老猿的心，决定跟风一把，推一个“n行Python代码系列”文章。 对于视频中的画面，有时出于特效处理等特殊要求希望进行类似照片负片的效果。 负片（Negative Film）是经曝光和显影加工后得到的影像，其明暗与被摄体相反，其色彩则为被摄体的补...
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/2053.html 新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。Github: https://github.com/asd123pwj/pattern-recognition写在前面 本篇代码基于上一篇文章LDA与QDA分类数据的简单应用实现的。之前是使用sklearn库，直接调用QDA与LDA函数，对四个数据集进行分类的。本篇文章不再调用sklearn库，直接使用python内置的numpy与math库实现。QDF与QDA似...
在列表中寻找和为某值的两个元素的下标class Solution(object):def twoSum(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: List[int]"""n = len(nums)for i in range(n):for j in range(i+1,n):if nums[i]+nums[j]==target:return sorted([i, j]) # 这个办法太慢了。 如果是一个排好序的列表，可以用二分查找。 167. 两数之和 II - 输入有序数组 给定一个已按照 升序排列 的整数数组 ...
1. 简单插入排序 1)算法原理 2)可视化 3)代码实现 2. 希尔排序 1)算法原理 希尔排序是插入排序的高效实现，对简单插入排序减少移动次数优化而来。 简单插入排序每次插入都要移动大量数据，前后插入时的许多移动都是重复操作，若一步到位移动效率会高很多。 若序列基本有序，简单插入排序不必做很多移动操作，效率很高。 希尔排序将序列按固定间隔划分为多个子序列，在子序列中简单插入排序，先做远距离移动使序列基本有序；逐渐缩小...
''' Auther: DeniuHe Date:2021-03-16 ''' import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel from sklearn.decomposition import KernelPCA from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as pltclass Kernel_PCA():def __init__(self,X):self.X = Xself.N = self.X.shape[0]self.K = rbf_kernel(X=self.X,gamma=15)self.In = np.ones((self....