在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。...Memoization允许您根据提供给函数的参数缓存输出来优化Python函数。一旦你“记忆”一个函数，它将只为你调用的每一组参数计算一次输出。第一次之后的每次调用结果都将快速从缓存中检索出来。...如果你想加快你的Python应用程序中昂贵的部分，memoization可以是一个很好的技巧。让我们先深入研究一下memoization，然后我们就来亲手实现它们！...我们从零开始写一个Memoization装饰器 接下来，我将用一个Python装饰器来实现上面的memoization算法，这是一个在Python中实现泛型函数包装的方便方法： 装饰器是一个函数，它将另一个函数作为输入...在本教程的下一节中，您将看到如何在Python程序中使用memoization算法的“生产就绪”实现。
Memoization 是一种常用的技术，可以帮助显着加快代码速度。 这种技术依赖于缓存来存储先前完成的计算或执行的结果。缓存的目的是避免多次执行相同的工作。...基于当前处理的方案，很容易清晰界定使用的边界： 用： Memoization 主要用于加速性能缓慢、成本高或耗时的函数在相同情况下的多次调用的场景 弃： Memoization 将结果存储在内存中，因此在不同的情况下多次调用同一函数时应避免使用...fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)) 常规方式： for (let i = 1; i <= 10; i++) { fibonacci(32) } // ~600ms Memoization...(let i = 1; i <= 10; i++) { memoizedFibonacci(32) } // ~62ms 仔细查看可得知，由于fibonacci 函数存在递归调用，所以上述 Memoization...caches[n] } })() for (let i = 0; i < 32; i++) { fibonacci(i) } // ~0.2ms 总结 前提：某函数存在在相同情况下多次调用的场景
用functools.lru_cache实现Python的Memoization 现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数，我会告诉你，你可以使用Python的functools.lru_cache...我最喜欢Python的原因之一就是它的语法的简洁和美丽与它的哲学的美丽和简单性并行不悖。...不同的是，在这个例子中，我在函数定义的时候使用了@lru_cache装饰器。这意味着这次递归调用fibonacci()也在缓存中查找。...这只是一个例子——但我相信你开始能够看到使用memoization装饰器的美丽和强大，并且开始意识到实现一个动态算法能够带来多大的好处。...为什么你应该喜欢 functools.lru_cache 一般来说，由functools.lru_cache实现的Python的memoization比我们的专用memoize函数更全面，就像你在CPython
今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。 反转列表 Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。...交换两个值 用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。 与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。...function calls type(num) is type(0) # Two function calls isinstance(num,(int)) # One function call 不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中...这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。 总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。...提高 Python 程序的速度，同时保持代码简洁易懂。
Collections 模块 本文将简单介绍一个Python模块Collections。这个模块实现了一些很好用的数据结构，可以帮助我们解决不同的实际问题。 ?...您可以在使用元组的任何地方使用它们。在示例中，我们将创建一个命名元组以显示点的保留信息。...，Python已经帮我实现了这个功能。...deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈： >>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >...pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
日志记录是软件开发中的重要组成部分，它可以帮助我们监控程序运行状态、诊断问题和优化性能。本文将详细介绍如何在Python中实现高效的日志记录，并提供详细的代码示例。 ...1.使用Python内置的logging模块 Python提供了一个功能强大的内置模块`logging`，用于实现日志记录。...以下是一个简单的配置示例： ```python import logging logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format="%(asctime...以下是一个简单的示例： ```python def divide(a,b): try: result=a/b except ZeroDivisionError: logger.error("...总之，通过使用Python内置的`logging`模块，我们可以轻松地实现高效的日志记录。通过配置日志级别、格式和处理器，我们可以定制日志记录以满足我们的需求。
）上扩展且高效地运行它们。...纯Python, 轻松并行化 Python 代码Parsl 提供了一种直观的、pythonic 的方式来通过注释“apps”来并行化代码：Python 函数或并发运行的外部应用程序。...Parsl 与 Jupyter notebook无缝协作，允许笔记本中的应用程序并行执行并在远程资源上执行。 一次编写，随处运行。从笔记本电脑到超级计算机Parsl 脚本独立于执行环境。...Parsl已应用于多个科学领域的工作流中，在多个大型超算集群部署和验证，如美国国家能源研究科学计算中心(NESRC)等。...Parsl 程序提交要在分布在远程计算机上的工作线程上运行的任务。这些任务的说明包含在用户使用 Python 函数定义的“应用程序”中。
今天我要和大家分享一个有关Python的技巧，让你轻松实现高效的网络爬虫！网络爬虫是在互联网时代数据获取的一项关键技能，而Python作为一门强大的编程语言，为我们提供了许多方便而高效的工具和库。...那么，如何在Python中实现高效的网络爬虫呢？下面是一些实用的技巧和解决方案，帮助你提升爬虫效率： 1、使用Python的第三方库 例如Requests和BeautifulSoup。...4、针对特殊情况设计相应的处理策略 在实际的网络爬虫过程中，可能会遇到一些特殊情况，如登录验证、验证码识别等。...通过学习和应用上述技巧，相信你可以轻松地实现高效的网络爬虫！不论是进行数据分析、舆情监测还是市场调研，这些技能都能帮助你快速、准确地获取所需的数据，为你的项目提供有力的支持。...希望本文对你掌握高效的网络爬虫有所帮助。网络爬虫是一个充满挑战和乐趣的领域，通过Python的神奇力量，你可以轻松驾驭互联网的海量数据！
，推导式是一种简洁高效的语法结构，能够快速生成列表、字典和集合等数据结构。...本文将介绍Python中的三种主要推导式：列表推导式、字典推导式和集合推导式。通过代码示例和详细解释，展示它们在实际应用中的威力和灵活性。列表推导式列表推导式是一种使用简单语法生成新列表的方法。...字典推导式还可以用来进行键值对的筛选，例如，从一个字典中过滤出值大于等于10的键值对：scores = {'Alice': 80, 'Bob': 75, 'Charlie': 90, 'David':...总结推导式是Python中一种强大而灵活的语法结构，能够在简洁高效的同时提升代码的可读性和可维护性。...希望读者通过本文的解释和示例，对Python中的推导式有了更深入的理解，并能在实际开发中灵活运用，提高编程效率。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在上一期文章中我们一起学习了在Python...中如何使用jsonpath库，对JSON格式数据结构进行常规的节点条件查询，可以满足日常许多的数据处理需求。...而在上一期结尾处，我提到了还有其他JSONPath功能相关的进阶Python库，在今天的文章中，我就将带大家学习更加高级的JSON数据处理方式。...2 基于jsonpath-ng的进阶JSON数据处理方法 jsonpath-ng是一个功能强大的Python库，它整合了jsonpath-rw、jsonpath-rw-ext等第三方JSONPath拓展库的实用功能...中设计了一些方法，可以帮助我们实现对现有JSON数据的增删改操作，首先我们来学习jsonpath-ng中如何定义JSONPath模式，并将其运用到对数据的匹配上，依然以上篇文章的数据为例： import
Python中的动态规划：高级算法解析 动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学方法，常用于优化问题。它通过将问题分解为子问题，并在解决这些子问题的基础上构建全局最优解。...在本文中，我们将深入讲解Python中的动态规划，包括基本概念、状态转移方程、Memoization和Tabulation等技术，并使用代码示例演示动态规划在实际问题中的应用。 基本概念 1....在Python中，我们通常使用字典（dictionary）来存储已经计算过的子问题的解，以提高算法的效率。...总结 动态规划是一种解决多阶段决策问题的强大算法，通过分解问题、建立状态转移方程，以及利用Memoization和Tabulation等技术，能够高效地求解问题。...在Python中，我们可以利用递归、迭代等方式实现动态规划算法，并根据具体问题选择Memoization或Tabulation来优化算法。
Lambda表达式Lambda表达式是Python中的一种匿名函数，它允许您快速定义简单的函数而无需显式地使用def关键字。...reduce()：在Python 3中，reduce()函数被移到了functools模块中。它接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，然后对可迭代对象中的元素进行累积计算。...Python中进行函数式编程变得更加方便和高效。...接着，我们介绍了函数式编程的模块与库，包括Python标准库中的functools和itertools模块，以及第三方库如toolz，它们提供了丰富的函数式编程功能和工具，进一步增强了Python中函数式编程的能力...通过本文的阐述，读者可以更全面地了解Python中函数式编程的核心概念、技术和应用，并在实际开发中充分利用函数式编程的优势，编写出高效、清晰且易于维护的代码。
项目由来 很久没更新Python高效办公系列的文章啦，最近就遇到一个很适合Python来做的一件事情，分享给大家。...当然，数据我做了脱敏处理，但是这些坐标都是真实存在的，是武汉的地标，这就留给大家去探索了；其次，真实的数据有很多，如果一个个拷贝就很麻烦。所以，我们就来看看Python怎么分分钟完成这项任务。...最后，要解决的就是如何读取word中的表格，和读取后怎么写入excel表中。这两个问题使用docx和xlwt库即可，别忘记安装这两个库。...pip install python-docx pip install xlwt 实现代码 下面就是我写的代码，都加了注释，希望大家自己也尝试写一下。...j = 1 # 读取word表中的数据，正则表达式提取后写入excel中。
前言 关注我， 学习更多的技能，技多不压身，小叉带你高效 coding。 python 作为一门广泛应用的编程语言，它的交互式编程环境 REPL(Read-Eval-Print-Loop) 非常重要。...但是 python 自带的标准 REPL 使用起来并不方便，因此出现了许多第三方的增强型交互式 python shell。今天，我来介绍一个功能强大且易于使用的工具——ptpython。...与原生 python shell 相比，ptpython 最大的优势在于强大的自动补全功能。...ptpython 还有自动缩进功能，可以自动处理 python 代码中的缩进要求，省去手动输入空格的麻烦。 泰裤啦~ 另一个独特功能是验证输入。...你可以通过菜单系统调整语法高亮主题、prompt 样式、自动补全行为等许多选项，定制出符合个人工作习惯的 shell。这些配置可以保存到配置文件中，下次启动时仍然生效。
在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。...本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...在Python中，数据分析常常借助pandas、NumPy和SciPy等库进行。...在Python中，使用matplotlib和seaborn等库可以进行数据可视化。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。
大家好，欢迎来到我的博客！在Python开发的旅程中，我们时常会面临各种各样的问题。有时候，这些问题让人感到头痛，但解决问题的过程也正是我们不断成长的地方。...今天，我将分享一些高效解决Python开发问题的指南，希望对大家有所帮助。 1. 审查错误信息 在解决Python开发问题时，错误信息是你的第一线线索。仔细阅读错误信息，了解它的含义以及出现的位置。...通过在代码中插入断点，你可以逐步执行代码，查看变量的值，帮助你定位问题所在。调试器是解决复杂问题的得力助手。 3. 利用虚拟环境 虚拟环境是Python开发中不可或缺的工具之一。...确保你的项目在独立的虚拟环境中运行，避免不同项目之间的依赖冲突。这有助于防止一些由于版本不一致而引起的问题。 4. 文档是金字塔 Python拥有丰富的文档资源。...通过遵循这些建议，你将更加从容地面对Python开发中的各种问题。问题并非绊脚石，而是前行的催化剂。希望这些建议能够帮助你更高效地解决Python开发中的难题。
在本文中，我们将深入探讨十个这样的技巧，这些技巧可能不在你的日常工具包中，但可以对你的编码工作产生重大影响。...从简化字典操作到掌握路径操作，从高级迭代模式到轻量级数据结构，这些技巧中的每一个都可以让你一窥Python功能的丰富性和深度。...无论你是想要扩展知识库的经验丰富的Pythonista，还是渴望充分发挥该语言潜力的新手，这些技巧都一定会在你的Python之旅中为你提供启发和助力。...1 3 这些鲜为人知的Python技巧可以帮助你编写更高效、更易读、更Pythonic的代码。 无论你是简化字典操作、更直观地管理文件路径，还是利用高级迭代技术，这些技巧都可以增强你的开发过程。...尝试这些技巧并将它们融入你的编码实践中，以成为更熟练的Python开发人员。 万水千山总是情，点个 行不行。
实际编程和面试都会遇到的典型问题。...图片来源于网络 如何读写文本文件 # python2 s = u'你好' f = open('py2.txt','w') f.write(s.encode('gbk')) f.close() f =...open('py2.txt','r') t = f.read() f.close() print t.decode('gbk') # python3 f = open('py3.txt','wt',encoding...('+') # 行缓冲 f = open('demo1.txt','w',buffering=1) # 无缓冲 f = open('demo2.txt','w',buffering=0) 如何访问文件的状态...(s.st_mode) # 2 文件的访问权限 s.st_mode & stat.S_IXUSR # 3 文件的最后的访问/修改/节点状态更改时间 import time time.localtime
每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。 ? 自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。...下面我们分类探讨一下，不同自律能力的人，该如何学Python，才能更高效。 路径I 咱们先从自律能力最差的人说起。 这样的同学，往往是三分钟热度。...偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。 他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。...实践Python技能，未必一定要找个世界500强企业的核心技术部门，“996”工作N年才能完成。 你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用Python编程来解决它。...让他们一起参与到我们的讨论中来。 ----
工作中经常要处理各种各样的数据，遇到项目赶进度的时候自己写函数容易浪费时间。 Python 中有很多内置函数帮你提高工作效率！...一：根据条件在序列中筛选数据 1.假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数 使用列表推导式: result = [i for i in data if i >= 0] 使用 fliter 过滤函数...，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...统计序列中元素出现的频度 1.某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现的次数是多少？...('\W+', d) # 所有的单词列表 result = Counter(total) print(result.most_common(10)) 四.根据字典中值的大小，对字典中的项进行排序 比如班级中学生的数学成绩以字典的形式存储
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
