一、前言 解决单例模式中懒汉式不支持高并发，饿汉式不支持懒加载问题，确实很多小编也是写过---> DCL（Double Check Lock双重检锁机制）解决单例模式中懒汉式不支持高并发，饿汉式不支持懒加载问题...静态内部类解决单例模式中懒汉式不支持高并发，饿汉式不支持懒加载问题 大家都可以看一下。...剩余手机数量"+"-----"+reduce); }, String.valueOf(i)).start(); } } } - 测试结果 三、总结 最简单的实现方式...，基于枚举类型的单例实现。...这种实现方式通过 Java 枚举类型本身的特性，保证了实例创建的线程安全性和实例的唯一性。比较推荐使用 Q.E.D.
教学目的和要求 通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式（命令式编程、函数式编程），熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题...在教学和学习过程中，应充分发挥Python语言的优势，从最简单、最直观的思路出发，尽快解决问题。不建议在内存地址或类似的底层细节上花费太多时间。...三、 教学中应注意的问题 Python编程模式中非常重要的一条是代码简单化、问题简单化，同时应保证代码具有较强的可读性。...在教学过程中，尽量避免在Python程序中带有其他编程语言的痕迹，要尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量多使用Python内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，保证代码的优雅...教学难点：自动内存管理，切片操作，列表推导式，排序方法的key参数。 3.2 元组 教学重点：元组对象的创建与删除，其他类型到元组的转换，元组与列表的区别，生成器推导式。
问题描述 我拿到了一个维基百科的列表，其数据如下： datehour title views 2015-10-17 13:00:00 UTC Wikipedia:Text_of_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike...##解决方案 朴素想法 最朴素的想法就是遍历一遍原表的所有行，构建一个字典，字典的每个key是title，value是两个list。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby 同样是上面那个问题，有人提到可以使用groupby方法。groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。
pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。...「1、用列表推导式来取代map、filter」 map、filter需要编写额外的lambda函数，用起来比较复杂，而且效率也不高。 列表推导式则非常简洁，通过循环创建列表。...# 任务:找到列表中可以被2整除的数，并作二次方运算。...列表推导式虽然简洁，但是不适合大数据量的生成，因为可能会把内存占满。...# 任务:打印列表中每个元素的索引 # 非pythonic方法 a = ['apple','banana','orange'] for i in range(len(a)): print(a[
而且你不是一个人：一个活跃的 Python 极客社群一直在竞争谁能写出最简短、最 Pythonic 的代码来解决各种各样的实际（或不太实际的）问题。...比如说，前面的一行流快速排序基于列表解析，但看起来又长又难。下面是一个比较简单的列表解析，用于创建一个平方数的列表。...，以及 range() 函数——所有这些都出现在一行简单的 Python 程序中！...例如使用列表解析将创建列表的代码缩短到只有一行。...5 正则表达式 包含10个一行流程序，帮助你用正则表达式实现更多的目标。
更多 这里介绍读写CSV、TSV文件最方便最快捷的方法。如果你不想把数据存于pandas的DataFrame数据结构，你可以使用csv模块。...例如，range(0, 3)生成的序列是0，1，2. 存储数据到Excel文件中也很简单。仅需调用.to_excel(...)方法，第一个参数传你要保存数据的文件名，第二个参数传工作表的名字。...row in xlsx_ws.rows[1:]: data.append([cell.value for cell row]) 第一行是所有列的标签，最好还是单独存储——我们放到labels变量中。...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...使用下面这行代码处理DataFrame中的列名： url_read.columns = fix_string_spaces (url_read.columns) 查看Wikipedia上的机场表，你会发现它根据前两个字母分组
.*", " ") 再来看下分割操作，例如根据空字符串来分割某一列 user_info.city.str.split(" ") 分割列表中的元素可以使用 get 或 [] 符号进行访问： user_info.city.str.split...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...) endswith() 相当于每个元素的str.endswith(pat) findall() 计算每个字符串的所有模式/正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表...extract() 在每个元素上调用re.search，为每个元素返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列 extractall() 在每个元素上调用re.findall，为每个匹配返回一行...（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。
对于那些写Pythonic风格的人来说，这个设计看起来很自然。然而，这个循环将会严重影响效率。原因有几个： 首先，它需要初始化一个将记录输出的列表。...其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...上面的方法完全取代了我们最开始自定义的函数apply_tariff()，代码大大减少，同时速度起飞。
18.2.7 Django shell 输入一些数据后，就可通过交互式终端会话以编程方式查看这些数据了。这种交互式环境称 为Django shell，是测试项目和排除其故障的理想之地。...在这里，我们导入了模块learning_logs.models中的模型 Topic（见1），然后使用方法Topic.objects.all()来获取模型Topic的所有实例；它返回的是一个列表，称为查询集...如果代码引 发了错误或获取的数据不符合预期，那么在简单的shell环境中排除故障要比在生成网页的文件中 排除故障容易得多。...在这个 模块中，变量urlpatterns是一个列表，包含可在应用程序learning_logs中请求的网页（见4）。 实际的URL模式是一个对函数url()的调用，这个函数接受三个实参（见）。...第一个是一个 正则表达式。Django在urlpatterns中查找与请求的URL字符串匹配的正则表达式，因此正则表达 式定义了Django可查找的模式。 我们来看看正则表达式r'^$'。
也许，建立MultiIndex的最简单的方法是如下： rename_axis 这里也有个缺点，需要在单独的一行或单独的链式方法中分配层次的名称。有几个替代的构造函数将名字和标签捆绑在一起。...否则，Pandas将永远不知道你指的是Oregon这一列还是Oregon第二层行。...它感觉不够Pythonic，尤其是在选择多个层次时。 这个方法无法同时过滤行和列，所以名字xs（代表 "cross-section"）背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...好吧，一周并没有那么多天，Pandas可以根据先前的知识推断出顺序。但是，对于星期天应该站在一周的末尾还是开头，人类还没有得出决定性的结论。Pandas应该默认使用哪个顺序？阅读区域设置？...将MultiIndex转换为flat的索引并将其恢复 方便的查询方法只解决了处理行中MultiIndex的复杂性。
我们首先导入了 Python 的 re 模块。然后我们写了操作代码。在这个简单的示例中，这段代码只比原始 Python 少一行。但是，随着任务的增加，正则表达式可以让你的脚本继续保持简单经济。....* 会获取这一行中下一个引号前的所有字符。当然，该模式中的下一个引号也经过了转义。这让我们可以得到引号之中的名称。每个名称都输出显示在方括号中，因为 re.findall 以列表形式返回匹配结果。...但我们还是这样使用我们的数据集，否则本教程还会更长。 还要注意，我们使用了 contents.pop(0) 来避开列表中的第一个元素。这是因为 From r 也在第一封电子邮件之前。...因此这里的 + 号就很重要了。在正则表达式中，+ 匹配 1 个或多个其左侧模式的实例。因此 \d+ 可以匹配 DD 部分，不管是一个数字还是两个数字。 在那之后，有一个空格。...(emails) 只需一行代码，我们就使用 pandas 的 DataFrame() 函数将 emails 字典列表变成了一个 dataframe。
1.多次更新下面是最简单的合并字典的方式：>>> d = {}>>> d.update(d1)>>> d.update(d2)>>> d = {}>>> d.update(d1)>>> d.update...注意，先添加的是d1，以保证后面添加的d2重复键会覆盖d1。此方法满足了我们的要求，而且清晰明确，可是三行代码总感觉不够Pythonic。...如果在Python2中，items()方法本身返回的就是列表，无需用list()转成列表。元素拼接在构造字典可以满足要求，只是看上去代码有些重复。...8.chain items目前为止，我们讨论的解决方案中，最符合Python语言习惯而且只有一行代码实现的，是创建两个items的列表，然后拼接成字典。...10.字典拆分在Python3.5+中，可以使用一种全新的字典合并方式：>>> d = {**d1, **d2}这行代码很pythonic，如果是你的python版本是3.5+，用这种方法是很不错的选择
并且能够自动排除缺失值。 我们再来试试其他一些方法。例如，统计每个字符串的长度。...答案是可以的。 提取第一个匹配的子串 extract 方法接受一个正则表达式并至少包含一个捕获组 指定参数 expand=True 可以保证每次都返回 DataFrame。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...) endswith() 相当于每个元素的str.endswith(pat) findall() 计算每个字符串的所有模式/正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表...extract() 在每个元素上调用re.search，为每个元素返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列 extractall() 在每个元素上调用re.findall，为每个匹配返回一行
如果要编写一个只匹配可接受格式的正则表达式，下面是最容易想到的解决方案。...可以排除第3行（只允许出现 ) 或 -，两者不能同时存在），但第 4 行还是无法排除。正确的模式应该只在电话号码里有一个 ( 的时候才去匹配 )。...嵌入式条件语法也使用了 ?，这并没有什么让人感到吃惊的地方，因为嵌入式条件不外乎以下两种情况：根据反向引用来进行条件处理；根据环视来进行条件处理。 1....MySQL 正则表达式还不支持嵌入式条件，只能通过把所有符合条件的组合都用“或”列出来实现。...环视条件用的并不是很多，因为使用更简单的方法往往可以实现差不多的结果。例如 MySQL 如下可以这样做。 mysql> set @r:='^\\d{5}(-\\d{4})?
（第一列为输入主题，正则表达式中的组数为第一行） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series DataFrame 提取每个主题中的所有匹配项（extractall...使用传递的分隔符连接 Series 中每个元素的字符串 get_dummies() 使用分隔符拆分字符串，返回包含虚拟变量的 DataFrame contains() 如果每个字符串包含模式/正则表达式...(pat) findall() 计算每个字符串中模式/正则表达式的所有出现 match() 对每个元素调用 re.match，返回匹配的组列表 extract() 对每个元素调用re.search，返回一个...DataFrame，每个元素一行，每个正则表达式捕获组一列 extractall() 对每个元素调用re.findall，返回一个 DataFrame，每个匹配项一行，每个正则表达式捕获组一列 len...（第一列为输入主题，第一行为正则表达式中的组数） 1 组 >1 组 Index Index ValueError Series Series DataFrame 提取每个主题中的所有匹配（extractall
readline 读取文件中的一行数据，直到到达定义的size字节数上限 内容字符串 readlines 读取文件中的全部数据，直到到达定义的size字节数上限 内容列表，每行数据作为列表中的一个对象...最简单的方式是直接忽略: file_object = open('/Users/jim/Documents/Python/gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore...，第3行数据将被丢弃，DataFrame的数据从第5行开始。）。..., skiprows=3 # 要注意的是：排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] ......方法可以读取简单的文本文件数据以及二进制数据 从文件中读取的数据 使用 loadtxt 方法读取数据文件 数据通常是一维或者二维的 语法 np.loadtxt( fname ,
用正则表达式处理Pandas数据 （1）匹配行 （2）提取匹配文字 （3）提取匹配文字的一部分 ---- 统计师的Python日记【第9天：正则表达式】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy...在数据清洗的学习过程中，发现文本数据的处理并非一招半式能解决，有时必须要搬出利器——正则表达式。...正则表达式简介 虽然在SAS中学了正则表达式的基础，Python稍有不同，现在还是简单复习一下： （1）元字符 元字符是一系列代码，用来简化表达某种意思，比如： \d 表示数字 \D 表示非数字 \w...(delIndex) #将匹配行的索引放进delIndex pd.DataFrame(production,index=delIndexSet) #获取原数据中的匹配行 也可以成功匹配出来。...（4）总结 虽然具体的问题千奇百怪，但核心的方法都是一样的，正则表达式函数+迭代 = Pandas数据的处理。考验的还是Python技巧的综合运用。
我们需要找到一种简单的方法，帮助我们自动抽取相应的信息。 此处我们使用的方法，是正则表达式。 正则 “正则表达式” 这个名字，初听起来好像很玄妙。...if mysearch 这个判断语句，是让程序分辨一下，该行是否有我们要找的模式。例如最后一行文字，里面并没有咱们前面分析的文字模式。遇到这样的行，直接跳过。...方法有很多，但是最简便顺手的，是用 Pandas 数据分析软件包。...import pandas as pd 只需要利用 pd.DataFrame 函数，我们就能把上面列表和元组（tuple）组成的一个二维结构，变成数据框。...再次强调一下，对于这么简单的样例，使用上述方法，绝对是大炮轰蚊子。 然而，如果你需要处理的数据是海量的，这个方法给你节省下来的时间，会非常可观。 希望你能够举一反三，在自己的工作中灵活运用它。
在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...最简单的差别是在于Series只有一列，我们明确的知道排序的对象，但是DataFrame不是，它当中的索引就分为两种，分别是行索引以及列索引。...由于DataFrame当中常常会有为NA的元素，所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。
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