大白的博客

当我用Python写第一行代码的那一天，我着迷于简单性，流行性及其著名的单行代码。1.交换两个变量# a = 4 b = 5a,b = b,a# print(a,b) >> 5,4让我们从一个简单的例子开始，将两个变量相互交换。此方法是最简单直观的方法之一，您无需使用temp变量或应用算术运算就可以编写该方法。2.多个变量分配a,b,c = 4,5.5,'Hello'#print(a,b,c) >> 4,5.5,hello您可以使用逗号和变量来一次将

Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。　　　CSV数据　　CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的Python csv库来读取和写入CSV。通常，我们会将数据读入列表列表。　　...

彻底火了Python，相继让更多的人投入到了学习Python的大军中。那么，Python到底有什么魔力，让广大程序员爱不释手呢？大白总结了Python的一些优点，初学Python的小伙伴们一起来看看吧！ 简单 Python的语法非常优雅，甚至没有像其他语言的大括号，分号等特殊符号，代表了一种极简主义的设计思想。阅读Python程序像是在读英语。也正是由于Python程序代码简单，所以与其他程序语言相比起来，后期的程序维护也会更容易，更舒心。 免费开源性 ...

　Python是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 代码优化原则　　本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。　　第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正...

函数名实质上就是函数的内存地址：　def wrapper():　　 pass　　print(wrapper)　　1.引用是什么?　　当我们定义a=1的时候，系统会开辟一块内存空间来保存1，然后用a变量名保存1所在的内存地址引用，变量名就好像C语言中的指针，大家可以把引用理解成地址，a里面存的是1这个数值所在的地址，a存了1的引用。　　当我们在代码中定义了一个函数，系统会分配一块内存空间，用于保存函数体的内部变量和函数名，这个wrapper只是一个变量名，保存了函数内..

Python做为一个脚本语言，可以很方便地写各种工具。当你在服务端要运行一个工具或服务时，输入参数似乎是一种硬需（当然你也可以通过配置文件来实现）。　　如果要以命令行执行，那你需要一个命令行参数解析的模块来帮你做这个苦力活。　　Python 本身就提供了三个命令行参数解析模块，我这里罗列一下它们的大致情况供你了解。　　 · getopt，只能简单的处理命令行参数　　 · optparse，功能强大，易于使用，可以方便地生成标准的、符合Unix/Posix 规范的命令行说明。（Python2.

Python代码哲学崇尚简洁，伙伴们也可以尝试把代码简化，看能不能实现想要的功能。

1.用itertools排列在这个程序中，我们导入了名为 itertools 的内置模块。使用 itertools，您可以找到给定字符串的所有排列。在 itertools 中有很多方法，您可以尝试组合和其他方法import itertoolsname= 'Python'for i in itertools.permutations(name):print(i)2.单行条件表达式此条件表达式已添加到Python2.5 版本中。这可以与A if condition else B语法一..

　Python是一种动态编程语言。设计简单而且易读，这是它广受欢迎的两大原因。　　Python的宗旨是：美丽胜于丑陋，显式胜于隐式。　　记住一些帮助提高编码设计的常用小诀窍在必要时刻能够减少你上网查资料的麻烦，可以助你一臂之力。　　1.反转字符串　　ABCDE --> EDCBA　　# Reversing a string using slicing　　my_string = "ABCDE"　　reversed_string = my_string[::-1]　　pr

利用python，自动发邮件，懒人必备小技巧，技巧指南

超级实用的是个内置函数，学到就是赚到，效率最大化的技巧就是用对工具

我经常被问到如何杀死一个后台线程，这个问题的答案让很多人不开心: 线程是杀不死的。在本文中，我将向您展示Python中用于终止线程的两个选项。