六、 四种翻转字符串/列表的方式 # 翻转列表本身 testList = [1, 3, 5] testList.reverse() print(testList) #-> [5, 3, 1] # 在一个循环中翻转并迭代输出 for element in reversed([1,3,5]): print(element) #1-> 5 #2-> 3 #3-> 1 # 一行代码翻转字符串 "Test Python"[::-1] #输出 “nohty
有一天,我的一个在学编程的朋友问我:“我想快速学习编程,你有什么好的推荐吗?我曾在上大学的时候自学过编程,这么多年过去了,我意识到我或许是在用最困难的方式去学习和了解编程。 因此,在回顾了过去之后,我写下了这些年来我渐渐掌握到的关于如何学习编程的一些事情。 ? “快速” 对于“如何快速学习编程”这个问题,其实我真的不知道何谓“快速”。 你会发现很多程序员并不喜欢只是聊编程。这样做可能会让你学到很多关于库,服务,编程语言和模式方面的知识。但是,最重要的是,你将了解到其他人是如何看待编程的。 6.尝试一切。如果搞不懂的话,那就等6个月。 最后,我要说的是,一直以来在我身上发生着这样的事,我尝试过很多东西,但我就是不理解。在用30分钟尝试新的东西后,我会停下来。我想这在起步时是很正常的。 但是,我记得很多次,在6个月后(或3个月或9个月),我会回到同样的问题或技术上,弄清楚如何使用它。这是因为我又掌握了一些我以前不具备的知识,或者因为它只是另一种方式的框架。
有一天,我的一个在学编程的朋友问我:“我想快速学习编程,你有什么好的推荐吗?我曾在上大学的时候自学过编程,这么多年过去了,我意识到我或许是在用最困难的方式去学习和了解编程。 因此,在回顾了过去之后,我写下了这些年来我渐渐掌握到的关于如何学习编程的一些事情。 ? “快速” 对于“如何快速学习编程”这个问题,其实我真的不知道何谓“快速”。 你会发现很多程序员并不喜欢只是聊编程。这样做可能会让你学到很多关于库,服务,编程语言和模式方面的知识。但是,最重要的是,你将了解到其他人是如何看待编程的。 6.尝试一切。如果搞不懂的话,那就等6个月。 最后,我要说的是,一直以来在我身上发生着这样的事,我尝试过很多东西,但我就是不理解。在用30分钟尝试新的东西后,我会停下来。我想这在起步时是很正常的。 但是,我记得很多次,在6个月后(或3个月或9个月),我会回到同样的问题或技术上,弄清楚如何使用它。这是因为我又掌握了一些我以前不具备的知识,或者因为它只是另一种方式的框架。
有人跟我抱怨说python太慢了,然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他,结果让他惊呆了,你也想知道这个秘诀吗? 但是,可以通过内置的模块multiprocessing实现下面几种并行模式: 多进程并行编程 对于CPU密集型的程序,可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类,通过多进程的方式实现并行计算 多线程并行编程 对于IO密集型的程序,multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading,使得多线程编程也变得非常轻松(比如可以使用Pool的map 针对循环的优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候,你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而,开发者经常漏掉的一个方法是:避免在一个循环中使用点操作。
如下元祖,通过函数判断年龄和性别,但是这样代码可读性很差,别人并不知道student[1],student[2]代表什么意思。如何解决呢
绪 本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读. 全文6.6k字, 预计需要22分钟. 1 游戏编程概述 游戏主循环 游戏循环: 整个游戏程序的核心流程控制, 不断执行直到退出 帧: 循环的一次迭代. 与物理有关的游戏当帧率波动的时候按照不稳定的增量时间模拟出的结果可能产生很大的误差, 最简单的优化方法是限制物理模拟部分的帧率来使得数值积分过程尽量稳定 遇到某帧绘制时间过长时, 程序可以选择丢弃过长的帧(跳帧)或者就正常表现(卡帧), 这方面的权衡应该视需求而定 游戏编程中的对象 绝大多数手势都可以用这套属性进行描述并判断, 响应速度也很快 加速器: 检测设备轴向上的加速度, 用于甩动等玩法 陀螺仪: 检测设备轴向的旋转角度, 用于瞄准等玩法 6 声音 声音系统 游戏一般会设置声音事件
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结,内容包含: 创建S型或者DF型数据,以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping 透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) # 普通形式 pd.date_range('20190924', periods=6) # 时间间隔形式 DF型数据 指定3个参数 values index columns pd.DataFrame(np.random.randn (6,4), index=dates, columns=list("ABCD")) df pd.DataFrame({'A': 1., # 某列的值相同
给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素【多数元素是指在数组中出现次数 大于一半及以上的元素】
简单翻译了一篇编程技巧,虽然内容上是关于 Lua 的,但实际上大部分技巧都是通用的(适用于其他语言). (tile_width/2) local x = tx*tile_width + x_offset local y = ty*(tile_height/2) 避免中间(程序)对象 以我的经验来看,这条技巧 (避免中间(程序)对象)可能是编写 Lua 代码时最重要的一条优化技巧.不断的创建 table 对象不仅需要大量的创建时间,而且会给垃圾收集器带来非常大的压力,致使程序出现长时间的 GC 消耗,进而造成程序的帧率不稳
关于缓存 如果一个rdd被多个rdd依赖,就要持久化该rdd,避免被生成多次,而持久化时又有一些小技巧,如下 用persist(MEMORY_ONLY_SER) 代替persist和cache persist
msgbox("have d exit") '有d盘直接退出,什么也不做 exit sub else diskdnotexist="1" end if Next 6
1.判断一个自然数是否是某个数的平方?(其实就是判断这个数一定是奇数相加的) 由于 (n+1)^2 =n^2 + 2n + 1, = ... = 1 + (2*1 + 1) + (2*2 + 1) + ... + (2*n + 1) 注意到这些项构成了等差数列(每项之间相差2)。 所以我们可以比较 N-1, N - 1 - 3, N - 1 - 3 - 5 ... 和0的关系。 如果大于0,则继续减;如果等于0,则成功退出;如果小于 0,则失败退出。 复杂度为O(n^0.5)。不过方法3中利
###Python高效编程技巧 如果你发现一个好的程序库,符合你的要求,不要不好意思————大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。 我已经使用Python编程有多年了,即使今天我仍然惊奇于这种语言所能让代码表现出的整洁和对DRY编程原则的适用。 这些年来的经历让我学到了很多的小技巧和知识,大多数是通过阅读很流行的开源软件,如Django, Flask, Requests中获得的。 下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略,但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助。 ####1. >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ] >>> another_list [2, 3, 4, 5, 6]
扩展方法被定义在非泛型静态类中,扩展方法能够为现有的类添加新的方法,而无需定义新的类
为了提高零件加工精度,方便计算和编程,我们通常将程序原点设定在工件轴线与工件右端面、左端面、卡爪前端面的交点上,尽量使编程基准与设计、装配基准重合。 5、相对坐标U、W与绝对坐标X、Z代码 这里所说的相对编程是以刀尖所在位置为坐标原点,刀尖以相对于坐标原点进行位移来编程。 就是说,相对编程的坐标原点经常在变换,运行是以现刀尖点为基准控制位移,那么连续位移时,必然产生累积误差。绝对编程在加工的全过程中,均有相对统一的基准点,即坐标原点,所以其累积误差较相对编程小。 数控车削加工时,工件径向尺寸的精度比轴向尺寸高,所以在编制程序时,径向尺寸最好采用绝对编程,考虑到加工时的方便,轴向尺寸采用相对编程,但对于重要的轴向尺寸,也可以采用绝对编程。 另外,为保证零件的某些相对位置,按照工艺的要求,进行相对编程和绝对编程的灵活使用。
用过Matlab的同学应该都知道,Matlab的慢是出了名的,但是再慢也有优化的方式,下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 高效编程的内容就先写这么多,后面还会继续补充。下面说一个Matlab调试中断点设置问题。在一个for循环中,比如for i=1:n,我们想在i=100的进入断点,这个时候应该怎么用?
首先获取字典的 keys,然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的,所以使用 map 来批量操作
编程中经常会需要使用到异常处理的情况,在阅读了一些资料后,整理了关于异常处理的一些小技巧记录如下。 如何自定义异常 定义异常类 在实际编程中,有时会发现Python提供的内建异常的不够用,我们需要在特殊业务场景下的异常。这时就需要我们来定义自己的异常。 recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> __main__.MyError: something error API异常相关的技巧 定义API异常的技巧 在自己编写API的时候,应该定义Root Exception——API中的根异常,其它异常都继承于它。 与异常相关的编程艺术 异常代替返回状态码 我们经常需要编写一些工具类的函数,往往在这些函数的处理流程中,会产生很多的状态;而这些状态也是调用者需要得到的信息。
6、在m文件前面使用clear,close,clc等命令可以释放内存、清理窗口。
Python 提供了几个高级内置函数,另外还有几个比较实用的库,比如 collections,这里推荐一篇文章,介绍几个小的 Tips,如果大家用上的话可以稍微提高一些开发效率,希望对大家有帮助哈。