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介绍十个Python小案例,新手入门就在这里

介绍十个Python小案例,新手入门就在这里 今天给大家分享十个Python入门级别的小案例。 案例一:排列组合 要求: 将4个数字可能组成的所有互不相同且无重复数字的排列组合列出。 分析: 排列就好了 代码: 案例二:阶梯求和 要求: 企业实行阶梯制销售绩效方案。现规定: 销售额低于或等于10万时,提成10%;

函数装饰器(Function Decorators)

python除了函数装饰器还有类的装饰器. 可以看看下面这个例子 def dec(func): print('the decorator function is excuting') return func @dec def target(): print('excute target()') def main(): pass if __name__ == '__main__': main() 执行结果 the decorator function is excuting 也就是说不管有没有调用target函数, target = dec(target)都会在一开始马上执行.

转行简历怎么写才能吸引HR?这里有7个技巧

服再好看再华丽,招聘公司最终考量还是你的人,以及你有没有目标岗位所具备的能力。所以对转行者来说,好好学习,好好准备,积累你的项目经验,实际接触目标岗位的工作内容才是最实在的。 比如运营好你的知乎账号、你自己的个人微信公众号,有了实际经历、有了自己的经验,在简历上,你才有得说,才可以提高简历的通过率。

Oracle SQL基本操作

使用LIKE条件 SELECT ename, job FROM emp WHERE ename LIKE '_A%'; SELECT DISTINCT deptno, job FROM emp; SQL高级查询: 子查询: 子查询用在WHERE里 在SELECT中,往往WHERE的限制条件并不是一个确定的值,而是来源于另一个查询结果,即需要在另一个查询结果的基础上进行查询,这个时候为另一个查询提供数据的查询就叫做子查询。 SELECT e.ename, e.job FROM emp e WHERE e.job =(SELECT job FROM emp WHERE ename = 'SCOTT');

阿里、网易、滴滴共十次前端面试碰到的问题

阿里、网易、滴滴共十次前端面试碰到的问题 作者:jasonintju 来源:https://segmentfault.com/a/1190000009662029 前一段时间一直在不断地面试,无奈个人技术能力有限、项目经验缺乏,最终都没有进入到HR面试环节,全~~挂~~了~~ 面试了这么多,结果不是太好,有点儿受打击,也促使我近期静下心来反思自己的问题:哪些技术知识掌握的还不错,哪些还有待提高,哪些是需要去恶补的。

equals 和 hashCode 到底有什么联系?一文告诉你!

equals(x)必须返回true。 2)对称性:x.equals(x)的返回值必须相等。 3)传递性:x.equals(y)为true,y. B、选取equals方法中用于比较的所有域(之所以只选择equals()中使用的域,是为了保证上述原则的第1条),然后针对每个域的属性进行计算: 1) 如果是boolean值,则计算f ?

python入门学习笔记(2)

'')的格式来表示多行内容。 image.png e.布尔值 python中的布尔值只有(True/False),与C++不同的是,要注意大小写,首字母必须大写。 f.空值 空值不同与C的( null),python是用( none)来表示。 g.除法 1. python中有两种除法,一种就是( /),无论是整除还是除不尽,结果都是浮点数 2.还一种是叫地板除(//),结果是取整的。 3.还一个取余(%)。 image.png

[转载]如何在NLP领域第一次做成一件事

进行索引。可简单对文档中的词汇,赋之以不同的权重来建立索引,也可利用1,2,3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候,对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面查找匹配的候选文档

【第十章】python之异常处理篇

【第十章】python之异常处理篇 异常,顾名思义,属于不正常情况,但并不代表报错。 今天和大家一起学习的是python的异常处理,捕获异常也是程序经常用到的地方,直接通过下面案例来了解: def exceptionTest(): try: print(1/0) except Exception as e: print(e) #输出异常 print("分母不能为0!") else: print("如果进入了except里面,这里就不执行了") finally: print("这里不管怎样都会执行!") 运行结果

配置Tree Shaking来减少JavaScript的打包体积

import arrayUtils from "array-utils"; console.log(fruits);/src/utils/utils.js" ] } 在上面的配置中,webpack会假定其它文件都是无副作用的。如果你不想添加到package.json文件中,你可以配置module.rules。 按需导入 我们可以只导入我们需要使用的函数,在示例中,我么只需要simpleSort: import { simpleSort } from ". // This will only pull in the sortBy routine. import sortBy from "lodash-es/sortBy";

一朵不能自拔的云

一朵不能自拔的云 墨记·日歌(壹佰零陆·2018.8.15) 一朵不能自拔的云 1 我迷恋天空中一朵白色的云 就像孩子迷恋一团丝缎般柔软的棉花糖 我注视天空的眼睛平静如水 但我的嘴里却泛起微微的苦和丝丝的甜 我早已经空洞得如同一根失水的树枝 是那朵白色的云让我的心灵开始泛滥 2 不知从何时开始喜欢 不知从何时开始留连 那朵白色的云空无一物 不需要任何的诠释不需要任何的

桃花劫

桃花劫 对的时间遇到, 看对眼的爱人, 走的是桃花运! 错的时间遇到, 让你心跳加速, 不知所措的人。 如果不加刻制, 任其泛滥成灾。 那就是桃花劫! 忠于最初的情, 诚于最初的爱。 守护最初诺言, 好好爱护彼此。 是最美桃花开! 不能忠于爱人, 见一个爱一个。 终是毁了自己, 不得美好善果。 就算桃花朵朵, 花开了花又落。 没有一个结果! 何必朝三暮四, 不

Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数

appName("TestPartitionNums") .master("local") .csv("hdfs://ambari.master.com//data/etc_t/etc_t_consumewaste201801.csv") 分区数 1、当sc.defaultParallelism小于block,分区数默认为block数:72 image 2、当sc.defaultParallelism大于于block,分区数默认为sc.defaultParallelism image 3.2.2 小文件(1个block) 分区数为1 image 读取代码: val df = spark.read.option("header", "true").config("spark.default.parallelism", 8) .

微信小程序场景值

微信小程序场景值 根据微信小程序返回给我们的场景值,我们可以根据不同的场景做出不同的处理,更加方便我们对使用场景的划分 当前支持的场景值有: 1001:发现栏小程序主入口,“最近使用”列表(基础库2. } if(extraData.return_code == 'SUCCESS'){ // TODO // 客户端小程序签约成功,需要向商户侧后台请求确认签约结果 var contract_id = extraData.contract_id return;

用心发现生活中的小确幸

用心发现生活中的小确幸 “小确幸”? 随着网络信息化的发展,各类网络热词层出不穷。稍不注意就被OUT了! 特意上网查询,才知道小确幸一词的意思是微小而确实的幸福,是稍纵即逝的美好。出自村上春树的随笔。由翻译家林少华直译而进入现代汉语。小确幸的感觉在于小,每一枚小确幸持续的时间三秒至一整天不等。 分享一个我今天的小确幸: 早上上班打开办公室门,

通过投票选出最大差异图片(go语言实现)

通过投票选出最大差异图片(go语言实现) 在UI自动化中,除了通过元素定位来确定结果外,图片的识别慢慢地得到了应用。今天我们讨论一种场景:在多张图片中,例如5张,其中有4张基本一致,有一张和其他四张明显不同。例如我们在百度搜索,如下图1-4所示: 1 2 3 4 如何区别出下图5是另外一张不同的图呢? 5 本文描述的就是在这个场景下通过让图片自己投票选出最大差

谈测试(4):测试的“输入”和“输出”

同步甚至要超前一些交付给测试人员。这些文档都是测试人员提炼测试点的重要依据。当然,作为测试人员,不能盲目迷信这些开发文档

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SpringBoot中使用ShardingJdbc切分数据库表 本文主要将业界知名的开源分库分表中间件—ShardingJdbc集成至SpringBoot工程中,利用ShardingJdbc的数据库切分能力来实现库表水平切分和扩展的目标,提高分布式系统整体的并发量,解决数据库中的单表因数据量过大而带来得各种瓶颈和影响(本文所述的ShardingJdbc中间件以其1.X版本为参考,2.X版本和1.dataSourceRule(dataSourceRule) .

《Python 每日一学》之 Counter

《Python 每日一学》之 Counter 假如你有这样一个需求,跟踪相同元素出现的次数,你怎样解决这个问题? 思路一: 利用 dict 中 key 为一的特性,value 为出现的次数,每次在 dict 中校验 key 是否存在,如果存在 value 值加 1 如果不存在则添加 {key:1} 思路一的代码实现: # Python Version: 3.6 counter = dict() def count(ele): if ele in counter: counter[ele] += 1 else: counter[ele] = 1 if __name__ == '__main__': count('a'