python实现进度条 简单演示sys.stdout.write()输出不会自动换行，没有end,可用转义字符自行控制/n 换行/r 回车到本行首，可刷新输出如用sys.stdout.write() 和\r实现自定义进度条 import time import sysdef main():j = 0for i in range(100):j+=1sys.stdout.write(‘\r已经上传了%%%d‘ % (j/100*100))time.sleep(0.1) if__name__ == ‘__main__‘:main()结果：已经上传了%100 实现简单效果import time import sysfor i in rang...
在2^k*2^k个方格组成的棋盘中，有一个方格被占用，用下图的4种L型骨牌覆盖所有棋盘上的其余所有方格，不能重叠。 代码如下：def chess(tr,tc,pr,pc,size):global mark global tablemark+=1count=markif size==1:returnhalf=size//2if pr<tr+half and pc<tc+half:chess(tr,tc,pr,pc,half)else:table[tr+half-1][tc+half-1]=countchess(tr,tc,tr+half-1,tc+half-1,half)if pr<tr+half and pc>=tc+half:chess(tr,tc+half,pr,pc...
1.斐波那契 什么是斐波那契，斐波那契额就是一个序列的整数的排序，其定义如下；Fn = Fn-1 + Fn-2 with F0 = 0 and F1 = 1 也就是，0，1，1，2，3，5，8，13.。。。。递归实现：def fib(n):if n == 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fib(n-1) + fib(n-2)非递归实现：def fibi(n):a, b = 0, 1for i in range(n):a, b = b, a + breturn a在这里，我们如果仔细调试，会发现，递归实现，会消耗更多的时间，这里测试如下：fr...
我们前面完成的客户纪录展示,只有4条,如果有上百条就不能在1页中全部展示了,那样是不人性化的.另外一次性取出来,数据量也比较大.假如现在有95条数据,我们想实现一个每页展示20条,那就分为5页.假如我们实现了,那么前端每一次请求就需要给后台提供参数了.这个参数就是告诉views里的视图函数我取第几页.需求分析: 95条,每页20条 第一次请求 返回20条,并且后端返回当前返回是第几页 ,所以第一次返回是1 点击下一页 1+1=2 ,把2...
目前，Web 应用已形成一种趋势：业务逻辑被越来越多地移到客户端，逐渐完善为一种称为富互联网应用(RIA，rich Internet application)的架构。在 RIA 中，服务器的主要功能 (有时是唯一功能)是为客户端提供数据存取服务。在这种模式中，服务器变成了 Web 服务或应用编程接口(API，application programming interface)。 Flask 是开发 REST架构（RIA 采用的一种与 Web 服务通信的协议） Web 服务的理想框架，因为 Flask 天生轻量...
主成分分析法原理及其python实现前言：这片文章主要参考了Andrew Ng的Machine Learning课程讲义，我进行了翻译，并配上了一个python演示demo加深理解。本文主要介绍一种降维算法，主成分分析法，Principal Components Analysis,简称PCA,这种方法的目标是找到一个数据近似集中的子空间，至于如何找到这个子空间，下文会给出详细的介绍，PCA比其他降维算法更加直接，只需要进行一次特征向量的计算即可。（在Matlab,python,R中这个可以...
DTW算法可以用来衡量两个时间序列的相似性，而且两个时间序列的长度可以不必相等。DTW算法原理如图1所示，图中矩阵$dij$表示时间序列$A$时刻$i$和时间序列$B$时刻$j$的距离，DTW算法就是要从$(1,1)$到$(m,n)$找到一条路径使得累计$dij$最小。图1：DTW算法示意图，r表示warping window，红色圆点表示累计距离最小的路径。如何找到这条路径呢，我们这里采用动态规划算法。假设我们要求到位置$(i,j)$的最小累计距离$D(i,j)$，那么它只...
运行截图：其实，python本来就是一个很强大的计算器：^_^,Source Code：__author__ = ‘Joel‘class ExpStack():#init methoddef __init__(self):self.top = -1self.data = []#whether Stack is emptydef is_empty(self):return -1 == self.top#pop an element from stackdef pop(self):if self.is_empty():print "Stack is Empty..."else:self.data.pop(self.top)self.top -= 1#push an element into stackdef push(self, e):self...
类的定义:一个抽象的概念,保存一些共有的属性和特征 #对象:对象代表具体事物的特征功能,是类的实例#面向对象程序设计 通过函数实现面向对象设计def dog(name,type,gender):def jiao(dog1):print("你看[%s]狗再叫" % dog1["name"])#函数的局部作用域def sleeping(dog1):print("你看[%s]的类别" %dog1["type"])#初始化参数def init(name,type,gender):dog2={"name":name,"type":type,"gender":gender,"jiao":jiao,#将函数名作为键值传...
摘自以前CI实现的商城系统，做APP时需要实现数据接口，便用python实现了。假设有表tp_articleidtitletype1哈哈12图样涂森坡1使用thinphp实现取出type为1的数据如下M()->from(‘‘tp_article‘‘)->where(‘type=1‘)->select();现通过python实现类似对mysql进行操作的封装DB.select(‘*‘).fm(‘tp_article‘).where(‘type‘,1).all()需要：django下的db模块首先实现 mydb.py 文件，放于core目录下，实现模型类文件时需要importfr...
1.若节点类型没有parent属性，采用中序遍历方式获取后继节点 1def getSuccessorNode(head, node):2if (not node) or (not head):3return None4 stack = []5 flag = False6while head or len(stack) > 0:7if head:8 stack.append(head)9 head = head.left 10else: 11 head = stack.pop() 12if flag: 13return head 14if head == node: # 若找到当前节点，则下一个弹出的节点...
1、冒泡排序冒泡排序是最简单也是最容易理解的排序方法，其原理就是重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。 1# 冒泡排序 2def bubbleSort(li):3 n = len(li)4for i in range(n-1):5for j in range(n-i-1):6if li[j] > li[j+1]:7 li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j]8 9if__name__ == ‘__m...
复制代码 代码如下:# -*- encoding: utf8 -*-import osimport sysimport ftplibclass FTPSync(object): def __init__(self): self.conn = ftplib.FTP(‘10.22.33.46‘, ‘user‘, ‘pass‘) self.conn.cwd(‘/‘) # 远端FTP目录 os.chdir(‘/data/‘) # 本地下载目录 def get_dirs_files(self): u‘‘‘ 得到当前目录和文件, 放入dir_res列表 ‘‘‘ dir_res = [] ...
Python是一门弱类型语言，很多从C/C++转过来的朋友起初不是很适应。比如，在声明一个函数时，不能指定参数的类型。用C做类比，那就是所有参数都是void*类型！void类型强制转换在C++中被广泛地认为是个坏习惯，不到万不得已是不会使用的。Python自然没有类型强制转换一说了，因为它是动态语言。首先，所有对象都从Object继承而来，其次，它有强大的内省，如果调用某个不存在的方法会有异常抛出。大多数情况，我们都不需要做参数类型...
转自： http://www.zhangzhibo.net/2014/02/01/parallelism-in-one-line/ http://chriskiehl.com/article/parallelism-in-one-line/ Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL1，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏“重”。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下“Python 多线程教程”，不难...