為了提高效率，我們在平時工作中常會用到一些Python的效率工具，Python作為比較老的編程語言，它可以實現日常工作的各種自動化。為了更便利的開發項目，這裏給大家推薦幾個Python的效率工具。 1、Pandas-用於數據分析 Pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集;它的使用基礎是Numpy(提供高性能的矩陣運算);用於數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能。 #1、安裝包 $p
寫出能完成功能的程序每個程序員都可以搞定，但能寫出優雅的程序的程序員卻寥寥無幾，因此程序寫的優雅與否則是區分頂級程序員與一般程序員的終極指標所在。 那身為一名 Pythoner，有哪些技巧能讓我們寫出優雅的 Python 代碼呢，今天派森醬就給大家介紹七個能快速提升代碼逼格的重要技巧。 0x00 規範命名 沒有哪個程序員會抗拒一段命名規範的代碼！ 命名作為編程界的一大難題，實屬難倒了很多人。不知道
最近公司 Python 後端項目進行重構，整個後端邏輯基本都變更為採用"異步"協程的方式實現。看着滿屏幕經過 async await（協程在 Python 中的實現）修飾的代碼，我頓時感到一臉懵逼，不知所措。 雖然之前有了解過"協程"是什麼東西，但並沒有深入探索，於是正好藉着這次機會可以好好學習一下。 什麼是協程？ 簡單來説，協程是一種基於線程之上，但又比線程更加輕量級的存在。對於系統內核來説，協
今天我們來學習 Python 中的 lambda 函數，並探討使用它的優點和侷限性 什麼是 Python 中的 Lambda 函數 lambda 函數是一個匿名函數（即，沒有名稱定義），它可以接受任意數量的參數，但與普通函數不同，它只計算並返回一個表達式 Python 中的 lambda 函數使用以下語法表達： lambda 參數：表達式 lambda 函數包括三個元素： 關鍵字 lambda
Python 在 3.7 的時候引入了一個模塊：contextvars，從名字上很容易看出它指的是上下文變量（Context Variables），所以在介紹 contextvars 之前我們需要先了解一下什麼是上下文（Context）。 Context 是一個包含了相關信息內容的對象，舉個例子："比如一部 13 集的動漫，你直接點進第八集，看到女主角在男主角面前流淚了"。相信此時你是不知道為什麼
FlashText 算法是由 Vikash Singh 於2017年發表的大規模關鍵詞替換算法，這個算法的時間複雜度僅由文本長度（N）決定，算法時間複雜度為O（N） 而對於正則表達式的替換，算法時間複雜度還需要考慮被替換的關鍵詞數量（M），因此時間複雜度為O（MxN） 簡而言之，基於FlashText算法的字符串替換比正則表達式替換快M倍以上，這個M是需要替換的關鍵詞數量，關鍵詞越多，Flash
眾所周知，Python 不是一種執行效率較高的語言。此外在任何語言中，循環都是一種非常消耗時間的操作。假如任意一種簡單的單步操作耗費的時間為 1 個單位，將此操作重複執行上萬次，最終耗費的時間也將增長上萬倍。 while和for是 Python 中常用的兩種實現循環的關鍵字，它們的運行效率實際上是有差距的。比如下面的測試代碼： importtimeit defwhile_loop(n=100_
Ruby 與 Python 之間的差異在很大程度上可通過for循環看出本質。 Python 擁有for語句。對象告訴for如何進行協作，而for的循環體會處理對象返回的內容。 Ruby 則相反。在 Ruby 中，for本身（通過each）是對象的一個方法。調用者將for循環體傳遞給這個方法。 在 Python 的語言習慣中，對象模型服從於 for 循環。而在 Ruby 中，for 循環服從於對象模
在做爬蟲的時候，我們往往可能這些情況： 網站比較複雜，會碰到很多重複請求。 有時候爬蟲意外中斷了，但我們沒有保存爬取狀態，再次運行就需要重新爬取。 還有諸如此類的問題。 那怎麼解決這些重複爬取的問題呢？大家很可能都想到了“緩存”，也就是説，爬取過一遍就直接跳過爬取。 那一般怎麼做呢？ 比如我寫一個邏輯，把已經爬取過的 URL 保存到文件或者數據庫裏面，每次爬取之前檢查一下是不是在列表或數據
