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命令行工具 CLI:安装命令行工具(Windows):在线安装命令行工具和SDK

行者武松 2019-12-01 21:52:17 1517 浏览量 回答数 0

问题

安装命令行工具(Linux/UNIX/Mac OS):在线安装命令行工具和 SDK

行者武松 2019-12-01 21:52:20 1344 浏览量 回答数 0

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python怎么跳下一行

云计算小粉 2019-12-01 20:01:47 1038 浏览量 回答数 1

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命令行工具 CLI:为 RDS 安装命令行工具:Windows 版本

行者武松 2019-12-01 21:52:39 1512 浏览量 回答数 0

问题

命令行工具 CLI:为 RDS 安装命令行工具:Linux/UNIX/Mac OS版本

行者武松 2019-12-01 21:52:40 1388 浏览量 回答数 0

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利用好调试,能大大提高你捕捉代码Bug的。大部分新人忽略了Python debugger(pdb)的重要性。 在这个章节我只会告诉你一些重要的命令,你可以从官方文档中学习到更多。 译者注,参考:https://docs.python.org/2/library/pdb.html Or https://docs.python.org/3/library/pdb.html 从命令行运行 你可以在命令行使用Python debugger运行一个脚本, 举个例子: $ python -m pdb my_script.py 这会触发debugger在脚本第一行指令处停止执行。这在脚本很短时会很有帮助。你可以通过(Pdb)模式接着查看变量信息,并且逐行调试。 从脚本内部运行 同时,你也可以在脚本内部设置断点,这样就可以在某些特定点查看变量信息和各种执行时信息了。这里将使用pdb.set_trace()方法来实现。举个例子: import pdb def make_bread(): pdb.set_trace() return "I don't have time" print(make_bread()) 试下保存上面的脚本后运行之。你会在运行时马上进入debugger模式。现在是时候了解下debugger模式下的一些命令了。 命令列表: c: 继续执行w: 显示当前正在执行的代码行的上下文信息a: 打印当前函数的参数列表s: 执行当前代码行,并停在第一个能停的地方(相当于单步进入)n: 继续执行到当前函数的下一行,或者当前行直接返回(单步跳过) 单步跳过(next)和单步进入(step)的区别在于, 单步进入会进入当前行调用的函数内部并停在里面, 而单步跳过会(几乎)全速执行完当前行调用的函数,并停在当前函数的下一行。 pdb真的是一个很方便的功能,上面仅列举少量用法,更多的命令强烈推荐你去看官方文档。

montos 2020-04-16 17:29:36 0 浏览量 回答数 0

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从python数组中切割偶数/奇数行的最短方法是什么?

保持可爱mmm 2020-02-09 11:35:02 0 浏览量 回答数 1

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苹果对Python框架做了什么?

祖安文状元 2020-02-21 14:29:44 0 浏览量 回答数 1

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先来看一段创建文件并写入文本的代码,然后作介绍。 ? 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435 !/usr/bin/env python 'makeFile.py -- create a file' import os ls = os.linesep get filename while True: fname = raw_input('Input an unused file name >') if os.path.exists(fname): print "ERROR: '%s' already exists" %fname else: break get file content lines all = [] print "nEnter lines (input '.' to quit).n" loop until user terminates input while True: entry = raw_input('>') if entry == '.': break else: all.append(entry) write lines to file with proper line-ending fobj = open(fname, 'w') fobj.writelines(['%s%s' %(x, ls) for x in all]) fobj.close() print 'DONE' if name == '__main__': print 'innter module' 上面的代码用来创建一个新文件并写入文本,第6行给os模块中的linesep起了给别名ls,这样做的好处一方面简化了长长的变量名,另一方面也是主要原因用于提高代码性能,因为访问这个变量时首先要检测os模块,然后再解析linesep,linesep是行结束符标志,linux下是'r',windows下是'rn',用本地变量保存更好。第34行使用了__name__,这主要用于代码内测试,它的值是__main__,但python文件通常作为模块被其它文件import,这时__name__的值是这个模块名,就不会执行模块内的测试代码了。 ? 123456789101112131415161718 !/usr/bin/env python 'readFile.py -- read and display file' get filename fname = raw_input('Enter filename >') print attempt to open file for reading try: fobj = open(fname, 'r') except IOError, e: print "* file open error:", e else: # display contents to the screen for eachLine in fobj: print eachLine, fobj.close() 上面的代码用来读文件并显示其内容到屏幕上,使用了try-except-else异常处理机制。 这里简单介绍下try的工作原理:当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。 1、如果当try后的语句执行时发生异常,python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句,异常处理完毕,控制流就通过整个try语句(除非在处理异常时又引发新的异常)。 2、如果在try后的语句里发生了异常,却没有匹配的except子句,异常将被递交到上层的try,或者到程序的最上层(这样将结束程序,并打印缺省的出错信息)。 3、如果在try子句执行时没有发生异常,python将执行else语句后的语句(如果有else的话),然后控制流通过整个try语句。 总结 以上就是本文关于分享一个简单的python读写文件脚本的全部内容,希望对大家有所帮助。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

xuning715 2019-12-02 01:10:29 0 浏览量 回答数 0

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一直犯愁的是python的调试,以前写c都是编译完了用gdb直接调试了,轻松愉快。现在遇到这么一个解释型的程序,不知道怎么办了。用log吧,有时就是一个小程序,不想写这么多代码;打屏吧,有时屏幕翻得快,也是挺郁闷的。今天终于好了,看到了一个有用的东西,PDB方法一:运行 python -m pdb myscript.py(Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,这时你可以看看 帮助(Pdb) h说明下这几个关键 命令 <断点设置 (Pdb)b 10 #断点设置在本py的第10行或(Pdb)b ots.py:20 #断点设置到 ots.py第20行删除断点(Pdb)b #查看断点编号(Pdb)cl 2 #删除第2个断点 <运行(Pdb)n #单步运行(Pdb)s #细点运行 也就是会下到,方法(Pdb)c #跳到下个断点<查看(Pdb)p param #查看当前 变量值(Pdb)l #查看运行到某处代码(Pdb)a #查看全部栈内变量 <如果是在 命令行里的调试为:import pdbdef tt():pdb.set_trace()for i in range(1, 5):print i <<< tt() 这里支持 n p c 而已 < (3)tt()(Pdb) n

xuning715 2019-12-02 01:10:33 0 浏览量 回答数 0

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运行运行python -m pdb test.py(Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,这时你可以看看帮助(Pdb) h几个关键命令断点设置(Pdb)b 10 #断点设置在本py的第10行或(Pdb)b ots.py:20 #断点设置到 ots.py第20行删除断点(Pdb)b #查看断点编号(Pdb)cl 2 #删除第2个断点运行(Pdb)n #单步运行(Pdb)s #细点运行 也就是会下到,方法(Pdb)c #跳到下个断点查看(Pdb)p param #查看当前 变量值(Pdb)l #查看运行到某处代码(Pdb)a #查看全部栈内变量

xuning715 2019-12-02 01:10:22 0 浏览量 回答数 0

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一、文件的打开和创建 ? 12345 f = open('/tmp/test.txt')f.read()'hello python!nhello world!n'f 二、文件的读取步骤:打开 -- 读取 -- 关闭 ? 1234 f = open('/tmp/test.txt')f.read() 'hello python!nhello world!n' f.close() 读取数据是后期数据处理的必要步骤。.txt是广泛使用的数据文件格式。一些.csv, .xlsx等文件可以转换为.txt 文件进行读取。我常使用的是Python自带的I/O接口,将数据读取进来存放在list中,然后再用numpy科学计算包将list的数据转换为array格式,从而可以像MATLAB一样进行科学计算。 下面是一段常用的读取txt文件代码,可以用在大多数的txt文件读取中 ? 12345678910111213141516 filename = 'array_reflection_2D_TM_vertical_normE_center.txt' # txt文件和当前脚本在同一目录下,所以不用写具体路径pos = []Efield = []with open(filename, 'r') as file_to_read: while True: lines = file_to_read.readline() # 整行读取数据 if not lines: break pass p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in lines.split()] # 将整行数据分割处理,如果分割符是空格,括号里就不用传入参数,如果是逗号, 则传入‘,'字符。 pos.append(p_tmp) # 添加新读取的数据 Efield.append(E_tmp) pass pos = np.array(pos) # 将数据从list类型转换为array类型。 Efield = np.array(Efield) pass 例如下面是将要读入的txt文件 2016626171647895.png (429×301) 经过读取后,在Enthought Canopy的variable window查看读入的数据, 左侧为pos,右侧为Efield。 2016626171713978.png (148×277)2016626171743777.png (147×280) 三、文件写入(慎重,小心别清空原本的文件)步骤:打开 -- 写入 -- (保存)关闭 直接的写入数据是不行的,因为默认打开的是'r' 只读模式 ? 123456 f.write('hello boy')Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IOError: File not open for writing f 应该先指定可写的模式 ? 12 f1 = open('/tmp/test.txt','w')f1.write('hello boy!') 但此时数据只写到了缓存中,并未保存到文件,而且从下面的输出可以看到,原先里面的配置被清空了 ? 12 [root@node1 ~]# cat /tmp/test.txt[root@node1 ~]# 关闭这个文件即可将缓存中的数据写入到文件中 ? 123 f1.close() [root@node1 ~]# cat /tmp/test.txt[root@node1 ~]# hello boy! 注意:这一步需要相当慎重,因为如果编辑的文件存在的话,这一步操作会先清空这个文件再重新写入。那么如果不要清空文件再写入该如何做呢? 使用r+ 模式不会先清空,但是会替换掉原先的文件,如下面的例子:hello boy! 被替换成hello aay! ? 12345 f2 = open('/tmp/test.txt','r+')f2.write('nhello aa!')f2.close() [root@node1 python]# cat /tmp/test.txthello aay! 如何实现不替换? ? 12345678 f2 = open('/tmp/test.txt','r+')f2.read() 'hello girl!' f2.write('nhello boy!')f2.close() [root@node1 python]# cat /tmp/test.txthello girl!hello boy! 可以看到,如果在写之前先读取一下文件,再进行写入,则写入的数据会添加到文件末尾而不会替换掉原先的文件。这是因为指针引起的,r+ 模式的指针默认是在文件的开头,如果直接写入,则会覆盖源文件,通过read() 读取文件后,指针会移到文件的末尾,再写入数据就不会有问题了。这里也可以使用a 模式 ? 12345678 f = open('/tmp/test.txt','a')f.write('nhello man!')f.close() [root@node1 python]# cat /tmp/test.txthello girl!hello boy!hello man! 关于其他模式的介绍,见下表: 2016626170852899.png (713×317) 文件对象的方法:f.readline() 逐行读取数据 方法一: ? 123456789 f = open('/tmp/test.txt')f.readline() 'hello girl!n' f.readline() 'hello boy!n' f.readline() 'hello man!' f.readline() '' 方法二: ? 123456789101112 for i in open('/tmp/test.txt'): ... print i...hello girl!hello boy!hello man!f.readlines() 将文件内容以列表的形式存放 f = open('/tmp/test.txt')f.readlines() ['hello girl!n', 'hello boy!n', 'hello man!'] f.close() f.next() 逐行读取数据,和f.readline() 相似,唯一不同的是,f.readline() 读取到最后如果没有数据会返回空,而f.next() 没读取到数据则会报错 ? 12345678910111213141516 f = open('/tmp/test.txt')f.readlines() ['hello girl!n', 'hello boy!n', 'hello man!'] f.close() f = open('/tmp/test.txt')f.next() 'hello girl!n' f.next() 'hello boy!n' f.next() 'hello man!' f.next() Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration f.writelines() 多行写入 ? 1234567891011 l = ['nhello dear!','nhello son!','nhello baby!n']f = open('/tmp/test.txt','a')f.writelines(l)f.close() [root@node1 python]# cat /tmp/test.txthello girl!hello boy!hello man!hello dear!hello son!hello baby! f.seek(偏移量,选项) ? 12345678910111213141516 f = open('/tmp/test.txt','r+')f.readline() 'hello girl!n' f.readline() 'hello boy!n' f.readline() 'hello man!n' f.readline() ' ' f.close()f = open('/tmp/test.txt','r+')f.read() 'hello girl!nhello boy!nhello man!n' f.readline() '' f.close() 这个例子可以充分的解释前面使用r+这个模式的时候,为什么需要执行f.read()之后才能正常插入f.seek(偏移量,选项)(1)选项=0,表示将文件指针指向从文件头部到“偏移量”字节处 (2)选项=1,表示将文件指针指向从文件的当前位置,向后移动“偏移量”字节 (3)选项=2,表示将文件指针指向从文件的尾部,向前移动“偏移量”字节 偏移量:正数表示向右偏移,负数表示向左偏移 ? 12345678910111213 f = open('/tmp/test.txt','r+')f.seek(0,2)f.readline() '' f.seek(0,0)f.readline() 'hello girl!n' f.readline() 'hello boy!n' f.readline() 'hello man!n' f.readline() '' f.flush() 将修改写入到文件中(无需关闭文件) ? 12 f.write('hello python!')f.flush() ? 1 [root@node1 python]# cat /tmp/test.txt ? 1234 hello girl!hello boy!hello man!hello python! f.tell() 获取指针位置 ? 123456789 f = open('/tmp/test.txt')f.readline() 'hello girl!n' f.tell() 12 f.readline() 'hello boy!n' f.tell() 23 四、内容查找和替换1、内容查找实例:统计文件中hello个数 思路:打开文件,遍历文件内容,通过正则表达式匹配关键字,统计匹配个数。 ? 1 [root@node1 ~]# cat /tmp/test.txt ? 1234 hello girl!hello boy!hello man!hello python! 脚本如下: 方法一: ? 12345678910 !/usr/bin/python import ref = open('/tmp/test.txt')source = f.read()f.close()r = r'hello's = len(re.findall(r,source))print s[root@node1 python]# python count.py4 方法二: ? 123456789101112 !/usr/bin/python import refp = file("/tmp/test.txt",'r')count = 0for s in fp.readlines():li = re.findall("hello",s)if len(li)>0:count = count + len(li)print "Search",count, "hello"fp.close()[root@node1 python]# python count1.pySearch 4 hello 2、替换实例:把test.txt 中的hello全部换为"hi",并把结果保存到myhello.txt中。 ? 1234567891011121314 !/usr/bin/python import ref1 = open('/tmp/test.txt')f2 = open('/tmp/myhello.txt','r+')for s in f1.readlines():f2.write(s.replace('hello','hi'))f1.close()f2.close()[root@node1 python]# touch /tmp/myhello.txt[root@node1 ~]# cat /tmp/myhello.txthi girl!hi boy!hi man!hi python! 实例:读取文件test.txt内容,去除空行和注释行后,以行为单位进行排序,并将结果输出为result.txt。test.txt 的内容如下所示: ? 12345678910111213141516171819 some words Sometimes in life,You find a special friend;Someone who changes your life just by being part of it.Someone who makes you laugh until you can't stop;Someone who makes you believe that there really is good in the world.Someone who convinces you that there really is an unlocked door just waiting for you to open it.This is Forever Friendship.when you're down,and the world seems dark and empty,Your forever friend lifts you up in spirits and makes that dark and empty worldsuddenly seem bright and full.Your forever friend gets you through the hard times,the sad times,and the confused times.If you turn and walk away,Your forever friend follows,If you lose you way,Your forever friend guides you and cheers you on.Your forever friend holds your hand and tells you that everything is going to be okay. 脚本如下: ? 12345678910 f = open('cdays-4-test.txt')result = list()for line in f.readlines(): # 逐行读取数据line = line.strip() #去掉每行头尾空白if not len(line) or line.startswith('#'): # 判断是否是空行或注释行continue #是的话,跳过不处理result.append(line) #保存result.sort() #排序结果print resultopen('cdays-4-result.txt','w').write('%s' % 'n'.join(result))

xuning715 2019-12-02 01:10:18 0 浏览量 回答数 0

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 17:59:21 0 浏览量 回答数 0

问题

python中的日志文件

1540413669110688 2020-03-22 18:56:09 2 浏览量 回答数 1

问题

Python-确定循环的第一次迭代?

游客6qcs5bpxssri2 2019-12-01 19:57:36 19 浏览量 回答数 2

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我在Mac,Windows和Ubuntu之间跳来跳去,而Emacs曾经是我的首选编辑器,但我发现我在晚年时更喜欢基于GUI的东西(对我而言,使用命令行作为shell还是可以的) 。我首选的编辑器是Komodo Edit,适用于Mac,Windows和Linux 突出显示各种语言的语法,包括C ++和PHP(我自己将其用于Ruby,Python和PHP) 代码完成,甚至对于我自己定义的类 通过FTP,SFTP或SCP进行“远程保存”的能力 支持将文件组织到项目中 标签和其他界面细节 我不确定它有多轻巧,但是肯定比Eclipse更灵巧!

游客ufivfoddcd53c 2020-01-03 18:33:46 0 浏览量 回答数 0

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1、了解视频面试的有效交流成分 面试者可先试演盯着摄像头说话,让对方有一种面谈的感觉;增加一些无伤大雅的微动作,比如点头赞同对方;以及找到自己最适合视频说话的语调和语速,这些将会缩小与面试官的距离感。 2、熟悉面试平台的操作流程 可以使用一下自己常用的招聘APP,查找一下平台视频面试流程的详细说明 3、做好个人面试前的准备 天下大事,必作于细。除了对视频面试和面试平台的了解,个人的准备也是事关重要的。 - [1]个人的形象准备。 虽然是线上的视频面试,但还是可以看到彼此,我们都需要做好准备。比如面试官在国外的下午进行视频面试,国内刚好是晚上,如果此时一身家居服的你与面试官视频,对方难以感受到尊重。所以,无论任何时间点,符合面试的正式服装并且穿戴整齐,才能将专业度传递给面试官。 - [2]室内场所的选择。 选择一个安静的没有干扰的地方,视频区域整洁没有多余的杂物;灯光明亮,避免人像曝光,面试官可清晰看到你;确保坐的椅子舒适,利于自己在面试过程中精神保持专注。 - [3]个人设备和网络。 确认手机电量充足,对应的相机和麦克风功能可以正常使用;关闭任何会发出提示音的设备,避免面试中收到干扰;测试设备和网络是否能正常使用,减少面试中出现断网等低级错误。疫情未止,但这不会成为找工作面试的阻碍,在疫情期间做好面试的充足准备,提高线上面试的重视度,即便现场出现突发状况,镇静并且及时与对方沟通,商量解决方案,一切都能迎刃而解。总之,只要做好十足的准备,确保一切都是最佳状态,即便从未经历过视频面试的你,也能脱颖而出。 面试某技术岗位,事先练习面试题 比如Python,小编为大家精心准备了以下面试题 1.Python是如何进行内存管理的? 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况: - 1,一个对象分配一个新名称 - 2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典) 引用计数减少的情况: - 1,使用del语句对对象别名显示的销毁 - 2,引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。 二、垃圾回收 - 1,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。 - 2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。 三、内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 - 1,Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。 - 2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。 - 3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。 2.什么是lambda函数?它有什么好处? 答:lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数 lambda函数:首要用途是指点短小的回调函数 lambda [arguments]:expression a=lambdax,y:x+y a(3,11) 3.Python里面如何实现tuple和list的转换? 答:直接使用tuple和list函数就行了,type()可以判断对象的类型 4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素 答: - 1,使用set函数,set(list) - 2,使用字典函数, a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0] b={} b=b.fromkeys(a) c=list(b.keys()) c 5.编程用sort进行排序,然后从最后一个元素开始判断 a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3] a.sort() last=a[-1] for i inrange(len(a)-2,-1,-1): if last==a[i]: del a[i] else:last=a[i] print(a) 6.Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别) 答:赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。 浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数} 深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数} 7.介绍一下except的用法和作用? 答:try…except…except…[else…][finally…] 执行try下的语句,如果引发异常,则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行,如果引发的异常与except中的异常组匹配,执行相应的语句。如果所有的except都不匹配,则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。 try下的语句正常执行,则执行else块代码。如果发生异常,就不会执行 如果存在finally语句,最后总是会执行。 8.Python中pass语句的作用是什么? 答:pass语句不会执行任何操作,一般作为占位符或者创建占位程序,whileFalse:pass 9.介绍一下Python下range()函数的用法? 答:列出一组数据,经常用在for in range()循环中 10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串? 答:可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换, 格式:sub(replacement, string[,count=0])(replacement是被替换成的文本,string是需要被替换的文本,count是一个可选参数,指最大被替换的数量) import re p=re.compile(‘blue|white|red’) print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’)) colour socks and colourshoes print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1)) colour socks and redshoes subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量 11.Python里面match()和search()的区别? 答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.match(‘super’, ‘insuperable’)) None print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 12.用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别? 答:术语叫贪婪匹配( <.> )和非贪婪匹配(<.?> ) 例如: test <.> : test <.?> : 13.Python里面如何生成随机数? 答:random模块 随机整数:random.randint(a,b):返回随机整数x,a<=x<=b random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数,不包括结束值。 随机实数:random.random( ):返回0到1之间的浮点数 random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。 14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析? 答:PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 15.如何在一个function里面设置一个全局的变量? 答:解决方法是在function的开始插入一个global声明: def f() global x 16.单引号,双引号,三引号的区别 答:单引号和双引号是等效的,如果要换行,需要符号(),三引号则可以直接换行,并且可以包含注释 如果要表示Let’s go 这个字符串 单引号:s4 = ‘Let\’s go’ 双引号:s5 = “Let’s go” s6 = ‘I realy like“python”!’ 这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了 最后小编祝福大家能在2020年找到心仪的工作哈

剑曼红尘 2020-03-12 16:06:50 0 浏览量 回答数 0

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Python爬虫知识点梳理

珍宝珠 2020-03-18 10:13:52 404 浏览量 回答数 1

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消息服务的日志导出工具是什么?

轩墨 2019-12-01 22:10:45 1534 浏览量 回答数 0

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盘点年度 Python 类库 Top 10

珍宝珠 2020-01-09 13:39:35 77 浏览量 回答数 1

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从第1行开始。继续前进,直到第一个1。然后跳至第2行,但仍留在同一列中,重复右移的过程,直到您点击为止1。重复执行此操作。您上一步右移的行就是您的答案。 这是一个O(N + M)解(对于NxM矩阵,或者对于正方形NxN矩阵为O(N),如问题所示)。 使用您的示例: 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 该.是在这里代表走过的路径: . . 1 1 0 . . . 0 0 0 . . Last right step, therefore this is our answer 1 1 1 1 . 该解决方案适用于非正方形矩阵,对于NxM矩阵保留最坏情况下的O(N + M)效率。 为什么这样做?保证数字将被排序意味着每行将是一系列0,然后是一系列1。因此,一行的大小等于您在击中1之前可以走的最远距离。因此,如果一行只要跟随0就能使您走得更远,那么它必须比我们之前处理的任何内容都要长。 Python代码: li = [[0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1]] ans, j = 0, 0 for i, row in enumerate(li): while j < len(row) and row[j] == 0: j += 1 ans = i print "Row", ans+1, "".join(map(str, li[ans])) 由于始终具有正方形NxN矩阵和不同的行,因此存在一个更简单的解决方案。它们在一起意味着值最低的行将为0 0 ... 0 1或0 0 ... 0 0。这是因为矩阵中代表N + 1个可能的数字中的N个,因此“缺失”数字要么为0(在这种情况下,表示的最小值为1),要么为其他数值(最小值为0)。 掌握了这些知识之后,我们从右边第二列开始检查是否为0。找到一个时,我们向右看,如果包含另一个0,我们得到答案(只能有一行以a结尾0)。否则,我们将继续在该列中搜索另一个0。如果找不到另一个0,则找到的第一个是我们要查找的行(只能有一个以结尾结尾的行01,因为没有一个结尾为00,这是最小的)。 Python代码: li = [[0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1]] for i, row in enumerate(li): if row[-2] == 0: ans = i if row[-1] == 0: break print "Row", ans+1, "".join(map(str, li[ans])) 该解决方案可以最轻松地回答O(N)的问题,但是将其推广到处理非平方NxM矩阵或非唯一数字将使其最坏情况的效率为O(N ^ 2)。我个人更喜欢第一个解决方案。

保持可爱mmm 2020-02-09 12:16:41 0 浏览量 回答数 0

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云服务器 ECS YUM 在线安装软件方法和常见问题处理

boxti 2019-12-01 22:02:32 2644 浏览量 回答数 0

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代码跑得慢甩锅Python,怎样给它提速30%?

茶什i 2020-01-13 18:42:24 177 浏览量 回答数 2

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每当Python解释器读取源文件时,它就会做两件事: 它设置了一些特殊变量,例如__name__,然后 它执行文件中找到的所有代码。 让我们看看它是如何工作的,以及它与您有关__name__我们在Python脚本中经常看到的检查问题的关系。 代码样例 让我们使用稍微不同的代码示例来探索导入和脚本的工作方式。假设以下文件位于foo.py。 # Suppose this is foo.py. print("before import") import math print("before functionA") def functionA(): print("Function A") print("before functionB") def functionB(): print("Function B {}".format(math.sqrt(100))) print("before __name__ guard") if __name__ == '__main__': functionA() functionB() print("after __name__ guard") 特殊变量 当Python交互程序读取源文件时,它首先定义了一些特殊变量。在这种情况下,我们关心__name__变量。 当您的模块是主程序时 如果您将模块(源文件)作为主程序运行,例如 python foo.py 解释器将硬编码字符串赋值"main"给__name__变量,即 # It's as if the interpreter inserts this at the top # of your module when run as the main program. __name__ = "__main__" 当您的模块由另一个导入时 另一方面,假设其他模块是主程序,并且它将导入您的模块。这意味着在主程序中或主程序导入的某些其他模块中有这样的语句: # Suppose this is in some other main program. import foo 解释器将搜索您的foo.py文件(以及搜索其他一些变体),并在执行该模块之前,它将"foo"导入语句中的名称分配给__name__变量,即 # It's as if the interpreter inserts this at the top # of your module when it's imported from another module. __name__ = "foo" 执行模块的代码 设置特殊变量后,解释器一次执行一个语句,执行模块中的所有代码。您可能想要在代码示例侧面打开另一个窗口,以便您可以按照以下说明进行操作。 总是 它打印字符串"before import"(不带引号)。 它将加载math模块并将其分配给名为的变量math。这等效于替换import math为以下内容(请注意,这__import__是Python中的低级函数,它接受字符串并触发实际的导入): # Find and load a module given its string name, "math", # then assign it to a local variable called math. math = __import__("math") 它输出字符串"before functionA"。 它执行该def块,创建一个功能对象,然后将该功能对象分配给名为的变量functionA。 它输出字符串"before functionB"。 它执行第二个def块,创建另一个功能对象,然后将其分配给名为的变量functionB。 它输出字符串"before name guard"。 仅当您的模块是主程序时 如果您的模块是主程序,那么它将看到__name__确实已将其设置为,"main"并且它将调用两个函数,分别输出字符串"Function A"和"Function B 10.0"。 仅当您的模块由另一个导入时 (相反)如果您的模块不是主程序,而是由另一个程序导入的,__name__则将是"foo",而不是"main",它将跳过if语句的主体。 总是 "after name guard"在两种情况下都将打印字符串。 摘要 总而言之,这是两种情况下的打印内容: # What gets printed if foo is the main program before import before functionA before functionB before __name__ guard Function A Function B 10.0 after __name__ guard # What gets printed if foo is imported as a regular module before import before functionA before functionB before __name__ guard after __name__ guard 为什么这样工作? 您自然会想知道为什么有人会想要这个。好吧,有时您想编写一个.py文件,该文件既可以被其他程序和/或模块用作模块,也可以作为主程序本身运行。例子: 您的模块是一个库,但是您希望有一个脚本模式,在其中运行一些单元测试或演示。 您的模块仅用作主程序,但具有一些单元测试,并且测试框架通过导入.py脚本等文件并运行特殊的测试功能来工作。您不希望它只是因为正在导入模块而尝试运行脚本。 您的模块主要用作主程序,但它也为高级用户提供了程序员友好的API。 除了这些示例之外,可以优雅地用Python运行脚本只是设置一些魔术变量并导入脚本。“运行”脚本是导入脚本模块的副作用。 思想的食物 问题:我可以有多个__name__检查块吗?答:这样做很奇怪,但是这种语言不会阻止您。 假设以下内容在中foo2.py。如果python foo2.py在命令行上说会怎样?为什么? # Suppose this is foo2.py. def functionA(): print("a1") from foo2 import functionB print("a2") functionB() print("a3") def functionB(): print("b") print("t1") if __name__ == "__main__": print("m1") functionA() print("m2") print("t2") 现在,弄清楚如果删除__name__签入会发生什么foo3.py: # Suppose this is foo3.py. def functionA(): print("a1") from foo3 import functionB print("a2") functionB() print("a3") def functionB(): print("b") print("t1") print("m1") functionA() print("m2") print("t2") 当用作脚本时,它将做什么?当作为模块导入时? # Suppose this is in foo4.py __name__ = "__main__" def bar(): print("bar") print("before __name__ guard") if __name__ == "__main__": bar() print("after __name__ guard")

祖安文状元 2020-02-21 14:07:51 0 浏览量 回答数 0

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社区系统 Icarus 1.3.0

寒喵 2019-12-01 21:51:20 1292 浏览量 回答数 0

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路由与视图 400 请求报错 

kun坤 2020-05-30 15:21:09 0 浏览量 回答数 1

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分享一段关于从事领域变化的小故事 我是一位的爬虫程序员,从2016开始从事爬虫工作。入行不久,迎来p2p行业最后的疯狂时刻。 各种互金公司因为风控的问题,需要大量注册用户的各种纬度的资料,有的掩耳盗铃让用户同意授权的,有的连这步遮羞布也省掉的,直接拿到用户的各种资料(身份证、手机号、社交app账号和密码等等)开始获取用户的银行流水、在各个电商平台的交易数据、社保、公积金、朋友交际圈等等你们想的到和想不到到各种纬度数据。 这些资料怎么来?怎么用? 我和我们小伙伴开发了一个爬虫平台,使用的语言是Java(后来也用了python语言),功能很完善,也很好用。从一个新用户进来到获取他/她的全部各种隐私和公开数据一套流程就可以完成。从十万个注册用户到百万个注册用户,然后获取新用户到步伐就加快了,最夸张的一天清洗了近二十万个新用户(因为公司做活动送苹果手机)。 获得了用户的海量数据为自己的公司风控体系做出了巨大贡献,在此期间,一些头部公司也需要一些用户的资料,因此就开放了接口给他们,按照调用次数收费。 急流勇退 到了18年p2p公司爆雷次数增加了,我们爬虫团队私下里也讨论了不少次要不要撤。但是房贷压着,大部分的小伙伴还是抱着侥幸心里还是毅然留下。我虽然没房贷压身,但是每天总是获取用户隐私终究不是正途,是灰色,因此我跳到了一家大数据公司。没有了金融属性,接触的爬虫业务终于不再关于个人隐私了。 转行 时间到了19年,国家出手大力整治p2p公司,我坐标在杭州。从XX公司开始,陆陆续续涉及好多家公司,抓了不少人。我合租的室友也进去看守所24小时交代问题,也就坚定了我转行的年头。因此积极申请转岗,最终得偿所愿转到了数据开发岗位。 因为过去的有那么2个月,真的是谈“爬”色变,同事间碰到我打招呼就是:“会不会被抓?”,我常常淡然一笑,但心底还是有些忐忑。技术是无罪的,但把技术用在犯罪上,使用技术的人是有罪的,虽然离开了爬虫这个行业,但还是祝愿这个行业早日有立法来决定它的属性,不让它在继续游走在灰色地带。

duke_coding 2019-12-19 15:51:20 0 浏览量 回答数 0

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动态规划的实际应用:图片压缩算法 6月15日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 02:16:53 12 浏览量 回答数 1

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wttr.in 一个 Python 实现的命令行查看天气工具

huc_逆天 2020-05-21 19:12:17 19 浏览量 回答数 1

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没有一个初步的战略 大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯,他们没有一个明确的战略,没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋,而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程,从不同的网站下载几个备忘单,阅读许多作者的文章,但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前,我强烈建议你制定一个学习计划,并列出一些日常习惯,以实现你的目标,增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究,搜索最广泛使用的库和包,并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。 尝试同时学习几种编程语言和软件 新程序员常常会受到诱惑,想要同时学习几种编程语言和软件,把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略,但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c , c#, Matlab, Java, Ruby。相反,你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能,并成为真正的专家。你将认识到,所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数,在此之后,从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法,而不需要学习它背后的整个逻辑。 没有在代码上写注释 尽管这听起来很明显,而且是一个无关紧要的任务,但它代表了一种很好的策略,可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作,以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中,程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而,由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变),所有的项目都很容易暂停,这将迫使程序员切换到不同的任务,而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长,就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰,并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。 在代码编写过程中不要求反馈 在你的经理要求你做什么,他/她希望你做什么,客户要求什么,和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时,试着把它分成几个阶段,并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈,这将让你知道你是否正确,或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求,而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下,你收到反馈的频率越高,你需要进行的修改就越少。请记住,持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。 没有测试你当前的知识 你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身,而在于你学到的知识,并能成功地应用于解决某个问题。老实说,每个人都可以通过参加在线课程来获得证书,只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限,在网上寻找编程挑战,尝试头脑风暴,在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们,但它会让你感觉更舒服,更安全,更少依赖它们。 没有充分利用优缺点 在某种程度上,你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的,而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是,你必须足够谦虚,认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点,但是我们的目标是充分利用它们,并具有足够的灵活性,以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。 假设你什么都知道 相信我,没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛,每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇,保持谦虚,如果你认为你知道的很多,你实际知道的就很少。 原文链接: https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

茶什i 2020-01-15 11:57:21 0 浏览量 回答数 0
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