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  1. Python Interview

  2. Python interview Collection3ARP协议 4uib和urib2的区别 5Post和Get °6 Cookie和 Session 7 apache和 nginx的区别 °8网站用户密码保存 °9HTTP和Https 10XSRF和×Ss 11幂等 Idempotence 12 RESTfu架构( SOAP RPC o 13 SOAP 0 14 RPC 15CG|和WSG 16中间人攻击 17c10k回题 18 socket 9浏览器缓存 °20HTTP10和HTP11 2
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-04-19
    • 文件大小:609280
    • 提供者:weixin_43871843
  1. Python中xrange与yield的用法实例分析

  2. 主要介绍了Python中xrange与yield的用法,结合实例形式较为详细的分析了range和xrange功能、使用方法与相关注意事项,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:55296
    • 提供者:weixin_38545332
  1. Python实现上下文管理器的方法

  2. 问题 你想自己去实现一个新的上下文管理器,以便使用with语句。 解决方案 实现一个新的上下文管理器的最简单的方法就是使用 contexlib 模块中的 contextmanager 装饰器。 下面是一个实现了代码块计时功能的上下文管理器例子: import time from contextlib import contextmanager contextmanager def timethis(label): start = time.time() try: yield
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:48128
    • 提供者:weixin_38622475
  1. Python中Yield的基本用法

  2. 带有yield的函数在Python中被称之为generator(生成器),也就是说,当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立即执行 ,这个函数只是返回一个生成器(Generator Iterator)。 def generator(): for i in range(10) : yield i*i gen = generator() print(gen) 1. 使用next方法迭代生成器 generator函数怎么调用呢?答案是next函数。 print("first itera
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-16
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38696922
  1. python中Genarator函数用法分析

  2. 本文实例讲述了python中Genarator函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下: Generator函数的定义与普通函数的定义没有什么区别,只是在函数体内使用yield生成数据项即可。Generator函数可以被for循环遍历,而且可以通过next()方法获得yield生成的数据项。 def func(n): for i in range(n): yield i for i in func(3): print i r=func(3) print r.next() pri
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38725950
  1. Python cookbook(数据结构与算法)从序列中移除重复项且保持元素间顺序不变的方法

  2. 本文实例讲述了Python从序列中移除重复项且保持元素间顺序不变的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:从序列中移除重复的元素,但仍然保持剩下的元素顺序不变 解决方案: 1、如果序列中的值时可哈希(hashable)的,可以通过使用集合和生成器解决。 # example.py # # Remove duplicate entries from a sequence while keeping order def dedupe(items): seen = set() for i
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38749305
  1. python中的yield使用方法

  2. 今天在看其他同事的代码时,发现一个没使用过的python关键字 :yield       先问了一下同事,听他说了几句,有个模糊的印象,仅仅是模糊而已。于是自己去搜搜资料看。看了半天,逐渐清晰了。不过在工作机制以及应用上还是有点迷茫。嗯,先把初始接触的印象记下来吧。       yield 简单说来就是一个生成器(Generator)。生成器是这样一个函数:它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。     
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38627826
  1. Python中无限元素列表的实现方法

  2. 本文实例讲述了Python怎么实现无限元素列表的方法,具体实现可使用Yield来完成。 下面所述的2段实例代码通过Python Yield 生成器实现了简单的无限元素列表。 1.递增无限列表 具体代码如下: def increment(): i = 0 while True: yield i i += 1 for j in increment(): print i if (j > 10) : break 2.斐波那契无限列表 具体代码如下: def fibonacci
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_38706007
  1. 在Python中使用itertools模块中的组合函数的教程

  2. 理解新概念 Python V2.2 中引入了迭代器的思想。唔,这并不十分正确;这种思想的“苗头”早已出现在较老的函数 xrange() 以及文件方法 .xreadlines() 中了。通过引入 yield 关键字,Python 2.2 在内部实现的许多方面推广了这一概念,并使编程定制迭代器变得更为简单( yield 的出现使函数转换成生成器,而生成器反过来又返回迭代器)。 迭代器背后的动机有两方面。将数据作为序列处理通常是最简单的方法,而以线性顺序处理的序列通常并不需要都同时实际 存在。 x*(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:103424
    • 提供者:weixin_38707342
  1. 简单介绍Python的Tornado框架中的协程异步实现原理

  2. Tornado 4.0 已经发布了很长一段时间了, 新版本广泛的应用了协程(Future)特性. 我们目前已经将 Tornado 升级到最新版本, 而且也大量的使用协程特性. 很长时间没有更新博客, 今天就简单介绍下 Tornado 协程实现原理, Tornado 的协程是基于 Python 的生成器实现的, 所以首先来回顾下生成器. 生成器 Python 的生成器可以保存执行状态 并在下次调用的时候恢复, 通过在函数体内使用 yield 关键字 来创建一个生成器, 通过内置函数 next 或生
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38629449
  1. python使用sqlite3时游标使用方法

  2. cursor就是一个Cursor对象,这个cursor是一个实现了迭代器(def__iter__())和生成器(yield)的MySQLdb对象,这个时候cursor中还没有数据,只有等到fetchone()或fetchall()的时候才返回一个元组tuple,才支持len()和index()操作,这也是它是迭代器的原因。但同时为什么说它是生成器呢?因为cursor只能用一次,即每用完一次之后记录其位置,等到下次再取的时候是从游标处再取而不是从头再来,而且fetch完所有的数据之后,这个curs
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38682054
  1. 详解Python 协程的详细用法使用和例子

  2. 从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含 yield 关键字的函数。可是,在协程中, yield 通常出现在表达式的右边(例如, datum = yield),可以产出值,也可以不产出 —— 如果 yield 关键字后面没有表达式,那么生成器产出 None。 协程可能会从调用方接收数据,不过调用方把数据提供给协程使用的是 .send(datum) 方法,而不是next(…) 函数。 ==yield 关键字甚至还可以不接收或传出数据。不管数据如何流动, yield 都是一种流程控制工具,使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:144384
    • 提供者:weixin_38747126
  1. TensorFlow高效读取数据的方法示例

  2. 概述 最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考。 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:74752
    • 提供者:weixin_38663415
  1. python函数式编程学习之yield表达式形式详解

  2. 前言 yield的英文单词意思是生产,刚接触Python的时候感到非常困惑,一直没弄明白yield的用法。最近又重新学习了下,所以整理了下面这篇文章,供自己和大家学习参考,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以foo()函数的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38635166
  1. Python基于yield遍历多个可迭代对象

  2. 使用itertools工具类中的chain方法,可以很方便的将多个iterable对象一起遍历. 不过,对于dict类型的iterable对象,只会遍历key. from itertools import chain my_list = [1, 2, 3] my_dict = { 'name': 'zs', 'age': 45 } # 使用chain将三个可迭代对象一起遍历, dict是打印key for value in chain(my_list, my_dict, range(2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38713717
  1. 详解在python操作数据库中游标的使用方法

  2. cursor就是一个Cursor对象,这个cursor是一个实现了迭代器(def__iter__())和生成器(yield)的MySQLdb对象,这个时候cursor中还没有数据,只有等到fetchone()或fetchall()的时候才返回一个元组tuple,才支持len()和index()操作,这也是它是迭代器的原因。但同时为什么说它是生成器呢?因为cursor只能用一次,即每用完一次之后记录其位置,等到下次再取的时候是从游标处再取而不是从头再来,而且fetch完所有的数据之后,这个curs
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:68608
    • 提供者:weixin_38504089
  1. Python中的并发处理之asyncio包使用的详解

  2. 导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点: 1、了解asyncio包的功能和使用方法; 2、了解如何避免阻塞型调用; 3、学会使用协程避免回调地狱。 一、使用asyncio包做并发编程 1、并发与并行 并发:一次处理多件事。 并行:一次做多件事。 并发用于制定方案,用来解决可能(但未必)并行的问题。并发更好。 2、asyncio概述 了解asyncio的4个特点: asyncio包使用事件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:82944
    • 提供者:weixin_38653443
  1. python生成器的使用方法

  2. 什么是生成器?生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数。当被调用的时候,生成器函数返回一个生成器。可以使用send,throw,close方法让生成器和外界交互。 生成器也是迭代器,但是它不仅仅是迭代器,拥有next方法并且行为和迭代器完全相同。所以生成器也可以用于python的循环中, 生成器如何使用? 首先看一个例子: 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested):    for sublis
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_38670700
  1. 简单了解Python中的几种函数

  2. 几个特殊的函数(待补充) python是支持多种范型的语言,可以进行所谓函数式编程,其突出体现在有这么几个函数: filter、map、reduce、lambda、yield lambda >>> g = lambda x,y:x+y #x+y,并返回结果 >>> g(3,4) 7 >>> (lambda x:x**2)(4) #返回4的平方 16 lambda函数的使用方法: 在lambda后面直接跟变量 变量后面是冒号 冒号后面是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:60416
    • 提供者:weixin_38674415
  1. 由浅入深讲解python中的yield与generator

  2. 前言 本文将由浅入深详细介绍yield以及generator,包括以下内容:什么generator,生成generator的方法,generator的特点,generator基础及高级应用场景,generator使用中的注意事项。本文不包括enhanced generator即pep342相关内容,这部分内容在之后介绍。 generator基础 在python的函数(function)定义中,只要出现了yield表达式(Yield expression),那么事实上定义的是一个generator
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:92160
    • 提供者:weixin_38732315
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