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Python隐藏特性:字符串驻留、常量折叠
下面是Python字符串的一些微妙的特性,绝对会让你大吃一惊。 案例一: >>> a = "some_string" >>> id(a) 140420665652016 >>> id("some" + "_" + "string") # 注意两个的id值是相同的. 140420665652016 案例二: >>> a = "wtf" >>> b = "wtf" >>> a is b Tru…
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车牌检测和识别的Python应用软件实现
1.车牌检测和识别项目介绍 车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示: 1.输入原始图片,通过二值化,边缘检测,和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置;2.把检测到的车牌(ROI)裁剪,为车牌号的识别做准备;3.基…
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Python with提前退出:坑与解决方案
问题的起源 早些时候使用with实现了一版全局进程锁,希望实现以下效果: 全局进程锁本身不用多说,大部分都依靠外部的缓存来实现的,redis上用的是setnx,有时候根据需要加上缓存击穿问题、随机延后以防止对缓存本身造成压力。 当时同样写了单元测试来测试这段代码的有效性: 看起来非常完美地通过了。 这样的一个全局进程锁是通过__enter__方法抛出异常, __exit__方法中捕获异常来实现的: 看起来还不错,毕竟单元测试都过了。 但是,这样的实现是有问题的: 原因在于__exit__ 的执行…
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你都知道哪些好用的python工具?
工欲善其事必先利其器,一个好的工具能让起到事半功倍的效果,Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法,下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利,推荐给追求美好事物的你。 Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代…
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学习程序员必知必会的基础算法(收藏)
近年来学习python的程序员愈来愈多,有的同学选择了python培训机构,也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习,在学习python基础的过程中,肯定离不开的就是基础算法,今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。 算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。 事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以…
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【学员喜讯-916期】保底薪资35w+ 综合50w左右 牛!
马哥教育《学员喜讯》栏目是为真实公布学员就业信息的栏目,记录每一个为求改变的个体在马哥教育经过5个月努力后的惊喜时刻,我们来看看本期学员: 保底薪资35w+ 综合50w左右 牛!
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高级Python工程师教你如何正确写代码
我接手的第一样东西就是React UI。我们有一个主要组件,它容纳了其他所有组件。我喜欢在代码中加入一点幽默感,我想把它命名为GodComponent。在code review的时候,我才明白为什么命名是一件很难的事情。 计算机科学有两个难点:缓存失效,给变量命名,以及差一错误。 我经手的每一段代码都带有隐喻意。GodComponent?那时用来盛放所有那些我不知道该放到哪里的的烂代码的。它包罗万象。如果我将一个变量命名为LayoutComponent,未来我会知道,它所做的只是规划布局,而不涉…
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不会Python的你,正在失去核心竞争力!
在我看来,基本上可以不负责任的告诉你,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是 Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢? 之前有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持…
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QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系
1、QPS QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。 2、TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数, 3、QPS和TPS区别 个人理解如下: …
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Python将一个数逆序列放入列表中
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