搜档网
当前位置:搜档网 › Python几种并发实现方案的性能比较

Python几种并发实现方案的性能比较

Python几种并发实现方案的性能比较
Python几种并发实现方案的性能比较

转自:https://www.sodocs.net/doc/d78516396.html,/Python/PyConcurrency
1. 前言
偶然看到 Erlang vs. Stackless python: a first benchmark, 对 Erlang 和 Stackless Python 的并发处理性能进行了实验比较, 基本结论认为二者有比较相近的性能。 我看完产生的问题是,Stackless Python 与 Python 的其他并发实现机制性能又 会有多大区别呢,比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对 Stackless Python、 普通 Python 的 thread 模块、 普通 Python 的 threading 模块、 普通 Python 的 processing 模块这四种并发实现方案进行了性能实验,并将实验 过程和基本结果记录在这里。 后来看到了基于 greenlet 实现的高性能网络框架 Eventlet,因而更新了实验方 案,将 greenlet 也加入了比较,虽然 greenlet 并非是一种真正意义上的并发处 理,而是在单个线程下对程序块进行切换轮流执行。
(Edit Section ↓)
2. 实验方案
实验方案与 Erlang vs. Stackless python: a first benchmark 是相同的,用每种 方案分别给出如下问题的实现, 记录完成整个处理过程的总时间来作为评判性能 的依据: 1. 由 n 个节点组成一个环状网络,在上面传送共 m 个消息。 2. 将每个消息(共 m 个),逐个发送给 1 号节点。 3. 第 1 到 n-1 号节点在接收到消息后,都转发给下一号节点。 4. 第 n 号节点每次收到消息后,不再继续转发。 5. 当 m 个消息都从 1 号逐个到达第 n 号节点时,认为全部处理结束。
(Edit Section ↓)
2.1 硬件平台
Macbook Pro 3,1 上的 Vmware Fusion 1.0 虚拟机中,注意这里给虚拟机只启用 了 cpu 的单个核心:

?
原始 Cpu:Core 2 Duo,2.4 GHz,2 核心,4 MB L2 缓存,总线速度 800 MHz
?
分配给虚拟机的内存:796M
(单个 CPU,还能比较并发吗?)
(Edit Section ↓)
2.2 软件平台
Vmware Fusion 1.0 下的 Debian etch:
? ? ? ?
原始 Python:Debian 发行版自带 Python 2.4.4 Python 2.4.4 Stackless 3.1b3 060516 processing-0.52-py2.4-linux-i686.egg 原始 Python 下的 greenlet 实现:py lib 0.9.2
(Edit Section ↓)
3. 实验过程及结果
各方案的实现代码见后文。实验时使用 time 指令记录每次运行的总时间,选用 的都是不做任何输出的 no_io 实现(Python 的 print 指令还是挺耗资源的,如果 不注释掉十有八九得影响测试结果) , 每次执行时设定 n=300, m=10000 (Erlang vs. Stackless python: a first benchmark 文章中认为 n 可以设置为 300,m 则可 以取 10000 到 90000 之间的数值分别进行测试)。
(Edit Section ↓)
3.1 Stackless Python 的实验结果
real user sys 0m1.651s 0m1.628s 0m0.020s
即使将 m 扩大到 30000,实验结果仍然很突出:

real user sys
0m4.749s 0m4.716s 0m0.028s
(Edit Section ↓)
3.2 使用 thread 模块的实验结果
real user sys 1m13.009s 0m2.476s 0m59.028s
(Edit Section ↓)
3.3 使用 threading 模块配合 Queue 模块的实验结果
不太稳定,有时候这样:
real user sys
1m9.222s 0m34.418s 0m34.622s
也有时这样:
real user sys
2m14.016s 0m6.644s 2m7.260s
(Edit Section ↓)
3.4 使用 processing 模块配合 Queue 模块的实验结果
real user sys 3m43.539s 0m15.345s 3m27.953s

(Edit Section ↓)
3.5 greenlet 模块的实验结果
real user sys 0m9.225s 0m0.644s 0m8.581s
(Edit Section ↓)
3.6 eventlet 模块的实验结果
注意!eventlet 的这个实验结果是后来增补的,硬件平台没变,但是是直接在 OSX 自带 Python 2.5 环境下执行出来的,同时系统中还有 Firefox 等很多程 序也在争夺系统资源。 因此只能作为大致参考, 不能与其他几组数据作直接对比。 (其中 eventlet 的版本是 0.9.5)
real user sys
0m21.610s 0m20.713s 0m0.215s
(Edit Section ↓)
4. 结论与分析
(Edit Section ↓)
4.1 Stackless Python
毫无疑问,Stackless Python 几乎有匪夷所思的并发性能,比其他方案快上几十 倍,而且借助 Stackless Python 提供的 channel 机制,实现也相当简单。也许这 个结果向我们部分揭示了沈仙人基于 Stackless Python 实现的 Eurasia3 能够提 供相当于 c 语言效果的恐怖并发性能的原因。
(Edit Section ↓)
4.2 Python 线程

从道理上来讲,thread 模块似乎应该和 threading 提供基本相同的性能,毕竟 threading 只是对 thread 的一种封装嘛, 后台机制应该是一致的。 或许 threading 由于本身类实例维护方面的开销,应该会比直接用 thread 慢一点。从实验结果 来看,二者性能也确实差不多。只是不大明白为何 threading 方案的测试结果不 是很稳定,即使对其他方案的测试运行多次,误差也不会像 threading 这么飘。 从代码实现体验来说,用 threading 配合 Queue 比直接用 thread 实在是轻松太 多了,并且出错的机会也要少很多。
(Edit Section ↓)
4.3 Python 进程
processing 模块给出的进程方案大致比 thread 线程要慢一倍,并且这是在我特 意调整虚拟机给它预备了足够空闲内存、避免使用交换分区的情况下取得的(特 意分给虚拟机 700 多 M 内存就是为了这个)。而其他方案仅仅占用数 M 内存, 完全无需特意调大可用内存总量。当然,如果给虚拟机多启用几个核心的话, processing 也许会占上点便宜,毕竟目前 thread 模块是不能有效利用多 cpu 资 源的(经实验,Stackless Python 在开启双核的情况下表现的性能和单核是一样 的,说明也是不能有效利用多 cpu)。因此一种比较合理的做法是根据 cpu 的数 量,启用少量几个进程,而在进程内部再开启线程进行实际业务处理,这也是目 前 Python 社区推荐的有效利用多 cpu 资源的办法。 好在 processing 配合其自身 提供的 Queue 模块,编程体验还是比较轻松的。
(Edit Section ↓)
4.4 greenlet 超轻量级方案
基于 greenlet 的实现则性能仅次于 Stackless Python,大致比 Stackless Python 慢一倍,比其他方案快接近一个数量级。其实 greenlet 不是一种真正的并发机 制, 而是在同一线程内, 在不同函数的执行代码块之间切换, 实施“你运行一会、 我运行一会”,并且在进行切换时必须指定何时切换以及切换到哪。greenlet 的 接口是比较简单易用的,但是使用 greenlet 时的思考方式与其他并发方案存在 一定区别。线程/进程模型在大逻辑上通常从并发角度开始考虑,把能够并行处 理的并且值得并行处理的任务分离出来,在不同的线程/进程下运行,然后考虑 分离过程可能造成哪些互斥、 冲突问题,将互斥的资源加锁保护来保证并发处理

的正确性。greenlet 则是要求从避免阻塞的角度来进行开发,当出现阻塞时,就 显式切换到另一段没有被阻塞的代码段执行,直到原先的阻塞状况消失以后,再 人工切换回原来的代码段继续处理。因此,greenlet 本质是一种合理安排了的串 行,实验中 greenlet 方案能够得到比较好的性能表现,主要也是因为通过合理 的代码执行流程切换,完全避免了死锁和阻塞等情况(执行带屏幕输出的 ring_greenlet.py 我们会看到脚本总是一个一个地处理消息,把一个消息在环上 从头传到尾之后,再开始处理下一个消息)。因为 greenlet 本质是串行,因此 在没有进行显式切换时, 代码的其他部分是无法被执行到的,如果要避免代码长 时间占用运算资源造成程序假死,那么还是要将 greenlet 与线程/进程机制结合 使用 (每个线程、 进程下都可以建立多个 greenlet, 但是跨线程/进程时 greenlet 之间无法切换或通讯)。 Stackless 则比较特别, 对很多资源从底层进行了并发改造, 并且提供了 channel 等更适合“并发”的通讯机制实现, 使得资源互斥冲突的可能性大大减小, 并发性 能自然得以提高。粗糙来讲,greenlet 是“阻塞了我就先干点儿别的,但是程序 员得明确告诉 greenlet 能先干点儿啥以及什么时候回来”;Stackless 则是“东西 我已经改造好了,你只要用我的东西,并发冲突就不用操心,只管放心大胆地并 发好了”。 greenlet 应该是学习了 Stackless 的上下文切换机制, 但是对底层资源 没有进行适合并发的改造。并且实际上 greenlet 也没有必要改造底层资源的并 发性, 因为它本质是串行的单线程,不与其他并发模型混合使用的话是无法造成 对资源的并发访问的。
(Edit Section ↓)
greenlet 封装后的 eventlet 方案
eventlet 是基于 greenlet 实现的面向网络应用的并发处理框架,提供“线程” 池、队列等与其他 Python 线程、进程模型非常相似的 api,并且提供了对 Python 发行版自带库及其他模块的超轻量并发适应性调整方法,比直接使用 greenlet 要方便得多。并且这个解决方案源自著名虚拟现实游戏“第二人生”, 可以说是久经考验的新兴并发处理模型。其基本原理是调整 Python 的 socket

调用, 当发生阻塞时则切换到其他 greenlet 执行, 这样来保证资源的有效利用。 需要注意的是:
?
eventlet 提供的函数只能对 Python 代码中的 socket 调用进行处理, 而不能对模块的 C 语言部分的 socket 调用进行修改。 对后者这类模块, 仍然需要把调用模块的代码封装在 Python 标准线程调用中,之后利用 eventlet 提供的适配器实现 eventlet 与标准线程之间的协作。
?
再有,虽然 eventlet 把 api 封装成了非常类似标准线程库的形式,但 两者的实际并发执行流程仍然有明显区别。在没有出现 I/O 阻塞时,除 非显式声明,否则当前正在执行的 eventlet 永远不会把 cpu 交给其他 的 eventlet,而标准线程则是无论是否出现阻塞,总是由所有线程一起 争夺运行资源。所有 eventlet 对 I/O 阻塞无关的大运算量耗时操作基 本没有什么帮助。
在性能测试结果方面,eventlet 消耗的运行时间大致是 greenlet 方案的 3 到 5 倍,而 Python 标准线程模型的 thread 方式消耗的运行时间大致是 eventlet 测试代码的 8 到 10 倍。其中前者可能是因为我们在 eventlet 的测 试代码中, 使用队列机制来完成所有的消息传递,而队列上的访问互斥保护可能 额外消耗了一些运算资源。总体而言,eventlet 模型的并发性能虽然比 Stackless Python 和直接使用 greenlet 有一定差距,但仍然比标准线程模型有 大约一个数量级的优势, 这也就不奇怪近期很多强调并发性能的网络服务器实现 采取 eventlet 、线程、进程三者组合使用的实现方案。
(Edit Section ↓)
5. 实验代码
实验代码下载:
? ? ?
版本 3 下载:增加了 eventlet 方案的实验代码。 版本 2 下载:增加了 greenlet 方案的实验代码。 版本 1 下载:包括 Stackless Python 、 thread 、 threading 、 processing 四种方案的实验代码。

为方便阅读,将实验中用到的几个脚本的代码粘贴如下,其中 Stackless Python 方案的代码实现直接取自 Erlang vs. Stackless python: a first benchmark:
(Edit Section ↓)
5.1 ring_no_io_slp.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys 4. import stackless as SL 5. 6. def run_benchmark(n, m): 7. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m)) 8. firstP = cin = SL.channel() 9. for s in xrange(1, n): 10. seqn = s 11. cout = SL.channel() 12. # # print("*> s = %d" % (seqn, )) 13. t = SL.tasklet(loop)(seqn, cin, cout) 14. cin = cout 15. else: 16. seqn = s+1 17. # # print("$> s = %d" % (seqn, )) 18. t = SL.tasklet(mloop)(seqn, cin) 19. for r in xrange(m-1, -1, -1): 20. # # print("+ sending Msg# %d" % r) 21. firstP.send(r) 22. SL.schedule() 23. def loop(s, cin, cout): 24. while True: 25. r = cin.receive() 26. cout.send(r) 27. if r > 0: 28. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 29. pass 30. else: 31. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid(), s)) 32. break 33. def mloop(s, cin):

34. while True: 35. r = cin.receive() 36. if r > 0: 37. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 38. pass 39. else: 40. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid(), s)) 41. break 42. 43. def pid(): return repr(SL.getcurrent()).split()[-1][2:-1] 44. 45. if __name__ == '__main__': 46. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))
[Get Code] (Edit Section ↓)
5.2 ring_no_io_thread.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys, time 4. import thread 5. 6. SLEEP_TIME = 0.0001 7. 8. def run_benchmark(n, m): 9. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m)) 10. locks = [thread.allocate_lock() for i in xrange(n)] 11. firstP = cin = [] 12. cin_lock_id = 0 13. for s in xrange(1, n): 14. seqn = s 15. cout = [] 16. cout_lock_id = s 17. # print("*> s = %d" % (seqn, )) 18. thread.start_new_thread(loop, (seqn, locks, cin, cin_lock_id, cout, cout_lock_id))

19. cin = cout 20. cin_lock_id = cout_lock_id 21. else: 22. seqn = s+1 23. # print("$> s = %d" % (seqn, )) 24. thread.start_new_thread(mloop, (seqn, locks, cin, cin_lock_id)) 25. for r in xrange(m-1, -1, -1): 26. # print("+ sending Msg# %d" % r) 27. lock = locks[0] 28. lock.acquire() 29. firstP.append(r) 30. lock.release() 31. time.sleep(SLEEP_TIME) 32. try: 33. while True: 34. time.sleep(SLEEP_TIME) 35. except: 36. pass 37. def loop(s, locks, cin, cin_lock_id, cout, cout_lock_id): 38. while True: 39. lock = locks[cin_lock_id] 40. lock.acquire() 41. if len(cin) > 0: 42. r = cin.pop(0) 43. lock.release() 44. else: 45. lock.release() 46. time.sleep(SLEEP_TIME) 47. continue 48. lock = locks[cout_lock_id] 49. lock.acquire() 50. cout.append(r) 51. lock.release() 52. if r > 0: 53. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 54. pass 55. else: 56. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid(), s)) 57. break 58. def mloop(s, locks, cin, cin_lock_id):

59. while True: 60. lock = locks[cin_lock_id] 61. lock.acquire() 62. if len(cin) > 0: 63. r = cin.pop(0) 64. lock.release() 65. else: 66. lock.release() 67. time.sleep(SLEEP_TIME) 68. continue 69. if r > 0: 70. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 71. pass 72. else: 73. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid(), s)) 74. break 75. thread.interrupt_main() 76. 77. def pid(): return thread.get_ident() 78. 79. if __name__ == '__main__': 80. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))
[Get Code] (Edit Section ↓)
5.3 ring_no_io_queue.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys 4. import threading, Queue 5. 6. def run_benchmark(n, m): 7. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m)) 8. firstP = cin = Queue.Queue() 9. for s in xrange(1, n): 10. seqn = s 11. cout = Queue.Queue()

12. # print("*> s = %d" % (seqn, )) 13. t = Loop(seqn, cin, cout) 14. t.setDaemon(False) 15. t.start() 16. cin = cout 17. else: 18. seqn = s+1 19. # print("$> s = %d" % (seqn, )) 20. t = MLoop(seqn, cin) 21. t.setDaemon(False) 22. t.start() 23. for r in xrange(m-1, -1, -1): 24. # print("+ sending Msg# %d" % r) 25. firstP.put(r) 26. class Loop(threading.Thread): 27. def __init__(self, s, cin, cout): 28. threading.Thread.__init__(self) 29. self.cin = cin 30. self.cout = cout 31. self.s = s 32. def run(self): 33. while True: 34. r = self.cin.get() 35. self.cout.put(r) 36. if r > 0: 37. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), self.s, r)) 38. pass 39. else: 40. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid(), self.s)) 41. break 42. class MLoop(threading.Thread): 43. def __init__(self, s, cin): 44. threading.Thread.__init__(self) 45. self.cin = cin 46. self.s = s 47. def run(self): 48. while True: 49. r = self.cin.get() 50. if r > 0: 51. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), self.s, r)) 52. pass

53. else: 54. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid(), self.s)) 55. break 56. 57. def pid(): return threading.currentThread() 58. 59. if __name__ == '__main__': 60. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))
[Get Code] (Edit Section ↓)
5.4 ring_no_io_proc.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys 4. import processing, Queue 5. 6. def run_benchmark(n, m): 7. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m)) 8. firstP = cin = processing.Queue() 9. for s in xrange(1, n): 10. seqn = s 11. cout = processing.Queue() 12. # print("*> s = %d" % (seqn, )) 13. p = processing.Process(target = loop, args = [seqn, cin, cout]) 14. p.start() 15. cin = cout 16. else: 17. seqn = s+1 18. # print("$> s = %d" % (seqn, )) 19. p = processing.Process(target = mloop, args = [seqn, cin]) 20. p.start() 21. for r in xrange(m-1, -1, -1): 22. # print("+ sending Msg# %d" % r) 23. firstP.put(r) 24. p.join()

25. def loop(s, cin, cout): 26. while True: 27. r = cin.get() 28. cout.put(r) 29. if r > 0: 30. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 31. pass 32. else: 33. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid(), s)) 34. break 35. def mloop(s, cin): 36. while True: 37. r = cin.get() 38. if r > 0: 39. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 40. pass 41. else: 42. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid(), s)) 43. break 44. 45. def pid(): return processing.currentProcess() 46. 47. if __name__ == '__main__': 48. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))
[Get Code] (Edit Section ↓)
5.5 ring_no_io_greenlet.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys 4. from py.magic import greenlet 5. 6. def run_benchmark(n, m): 7. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m))

8. glets = [greenlet.getcurrent()] 9. for s in xrange(1, n): 10. seqn = s 11. glets.append(greenlet(loop)) 12. # print("*> s = %d" % (seqn, )) 13. else: 14. seqn = s+1 15. glets.append(greenlet(mloop)) 16. # print("$> s = %d" % (seqn, )) 17. glets[-1].switch(seqn, glets) 18. for r in xrange(m-1, -1, -1): 19. # print("+ sending Msg# %d" % r) 20. glets[1].switch(r) 21. def loop(s, glets): 22. previous = glets[s - 1] 23. next = glets[s + 1] 24. if s > 1: 25. r = previous.switch(s - 1, glets) 26. else: 27. r = previous.switch() 28. while True: 29. if r > 0: 30. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid("loop", s), s, r)) 31. pass 32. else: 33. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid("loop", s), s)) 34. break 35. next.switch(r) 36. r = previous.switch() 37. next.switch(r) 38. def mloop(s, glets): 39. previous = glets[s - 1] 40. r = previous.switch(s - 1, glets) 41. while True: 42. if r > 0: 43. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid("mloop", s), s, r)) 44. pass 45. else: 46. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid("mloop", s), s)) 47. break

48. r = previous.switch() 49. 50. def pid(func, s): return "<<%s(Greenlet-%d, started)>>" % (func, s) 51. 52. if __name__ == '__main__': 53. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))
[Get Code] (Edit Section ↓)
5.6 ring_no_io_eventlet.py
1. #!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/ bin/python 2. # encoding: utf-8 3. import sys 4. import eventlet 5. 6. def run_benchmark(n, m): 7. # print(">> Python 2.5.1, stackless 3.1b3 here (N=%d, M=%d)!\n" % (n, m)) 8. firstP = cin = eventlet.Queue() 9. for s in xrange(1, n): 10. seqn = s 11. cout = eventlet.Queue() 12. # print("*> s = %d" % (seqn, )) 13. eventlet.spawn_n(loop, seqn, cin, cout) 14. cin = cout 15. else: 16. seqn = s+1 17. # print("$> s = %d" % (seqn, )) 18. for r in xrange(m-1, -1, -1): 19. # print("+ sending Msg# %d" % r) 20. firstP.put(r) 21. mloop(seqn, cin) 22. def loop(s, cin, cout): 23. while True: 24. r = cin.get() 25. cout.put(r) 26. if r > 0: 27. # print(": Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r))

28. pass 29. else: 30. # print("* Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: terminate!" % (pid(), s)) 31. break 32. def mloop(s, cin): 33. while True: 34. r = cin.get() 35. if r > 0: 36. # print("> Proc: <%s>, Seq#: %s, Msg#: %s .." % (pid(), s, r)) 37. pass 38. else: 39. # print("@ Proc: <%s>, Seq#: %s, ring terminated." % (pid(), s)) 40. break 41. 42. def pid(): return eventlet.greenthread.getcurrent() 43. 44. if __name__ == '__main__': 45. run_benchmark(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))

python列表(list)操作

列表在python中感觉是最灵活的有序集合对象类型,有点像其他语言的数组的类型 列表可以嵌套,索引和分片操作 嵌套:l3 = ['a',['b','cc']] 索引:l3[1] 分片:l3[2:4] 已知列表:a = [1,2,3,4,5] python list 索引: 列表索引的下标默认是从第0个开始的,比如我们需要获取第1个元素1,那我们可以用a[0].如果需要获取 最后一个元素,那可以通过a[-1]。 1 append()方法 向列表的尾部插入数据 有点像push操作 它可以push大部分数据,比如数字,字符串到列表里, 比如: a.append(6) a.append(7) a.append([1,3]) 如果你要进行列表的合并的话,用下面的extend方法 2 extend()方法

b = ['a','b'] a.extend(b) print a 输出列表a的结果是[1,2,3,4,5,a,b] 3 insert()方法 比如 a.insert(1,66) 输出结果是[1, 66, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b'] 4 remove()方法 a.remove(66) 输出的结果是:[1, 2, 3, 4, 5, 'a', 'b'] 删除列表里面指定的值,如果没有的话,报错: Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in ValueError: list.remove(x): x not in list 4 pop方法 a.pop() 输出的结果是'b' a.pop(2) 输出的结果是3 如果你没有指定参数的话,默然是返回列表的最后一个字符,如果指定的话,返回当前指定的索引的值 5 index方法 a.index(2)

Python中执行系统命令常见的几种方法

Python中执行系统命令常见的几种方法 (1)os.system #这个方法是直接调用标准C的system()函数,仅仅在一个子终端运行系统命令,而不能获取命令执行后的返回信息。 os.system(command)->exit_status Execute the command(a string)in a subshell. #如果再命令行下执行,结果直接打印出来 (2)os.popen #该方法不但执行命令还返回执行后的信息对象,是通过一个管道文件将结果返回。 popen(command[,mode='r'[,bufsize]])->pipeOpen a pipe to/from a command returning a file object. 例如: 好处在于:将返回的结果赋于一变量,便于程序的处理。 (3)使用模块commands模块 (status,result)=commands.getstatusoutput(cmd) status返回命令执行的返回值 result返回命令执行结果

注意1:在类unix的系统下使用此方法返回的返回值(status)与脚本或命令执行之后的返回值不等,这是因为调用了os.wait()的缘故,具体原因就得去了解下系统wait()的实现了。需要正确的返回值(status),只需要对返回值进行右移8位操作就可以了。 注意2:当执行命令的参数或者返回中包含了中文文字,那么建议使用subprocess。 (4)使用模块subprocess Subprocess是一个功能强大的子进程管理模块,是替换os.system,os.spawn*等方法的一个模块。 Class subprocess.Popen(args,bufsize=0,executable=None,stdin=None,stdout=None, stderr=None,preexec_fn=None, close_fds=True,shell=False,cwd=None,env=None,universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0,restore_signals=True,start_new_session=False,pass_fds=()) 有丰富的参数可以进行配置,可供我们自定义的选项多,灵活性高。之前我使用os.system 的时候遇到文件描述符被子进程继承的问题,后来通过close_fds=False这个参数来解决的。

kruskal基于Python的代码实现

通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)

《Python程序设计》习题与答案

《Python程序设计》习题与参考答案 第1章基础知识 1.1 简单说明如何选择正确的Python版本。 答: 在选择Python的时候,一定要先考虑清楚自己学习Python的目的是什么,打算做哪方面的开发,有哪些扩展库可用,这些扩展库最高支持哪个版本的Python,是Python 2.x还是Python 3.x,最高支持到Python 2.7.6还是Python 2.7.9。这些问题都确定以后,再做出自己的选择,这样才能事半功倍,而不至于把大量时间浪费在Python的反复安装和卸载上。同时还应该注意,当更新的Python版本推出之后,不要急于更新,而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。 尽管如此,Python 3毕竟是大势所趋,如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发,或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言,那么请毫不犹豫地选择Python 3.x系列的最高版本(目前是Python 3.4.3)。 1.2 为什么说Python采用的是基于值的内存管理模式? 答: Python采用的是基于值的内存管理方式,如果为不同变量赋值相同值,则在内存中只有一份该值,多个变量指向同一块内存地址,例如下面的代码。 >>> x = 3 >>> id(x) 10417624 >>> y = 3 >>> id(y) 10417624 >>> y = 5 >>> id(y) 10417600 >>> id(x) 10417624 1.3 在Python中导入模块中的对象有哪几种方式? 答:常用的有三种方式,分别为 import 模块名[as 别名]

●from 模块名import 对象名[ as 别名] ●from math import * 1.4 使用pip命令安装numpy、scipy模块。 答:在命令提示符环境下执行下面的命令: pip install numpy pip install scipy 1.5 编写程序,用户输入一个三位以上的整数,输出其百位以上的数字。例如用户输入1234,则程序输出12。(提示:使用整除运算。) 答: 1)Python 3.4.2代码: x = input('Please input an integer of more than 3 digits:') try: x = int(x) x = x//100 if x == 0: print('You must input an integer of more than 3 digits.') else: print(x) except BaseException: print('You must input an integer.') 2)Python 2.7.8代码: import types x = input('Please input an integer of more than 3 digits:') if type(x) != types.IntType: print 'You must input an integer.' elif len(str(x)) != 4: print 'You must input an integer of more than 3 digits.' else: print x//100

Python语句、函数与方法的使用技巧总结

Python语句、函数与方法的使用技巧总结 显示有限的接口到外部 当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,该list中填写可以import 的类或者函数名,可以起到限制的import的作用,防止外部import其他函数或者类。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from base import APIBase from client import Client from decorator import interface, export, stream from server import Server from storage import Storage from util import (LogFormatter, disable_logging_to_stderr, enable_logging_to_kids, info) __all__ = ['APIBase', 'Client', 'LogFormatter', 'Server', 'Storage', 'disable_logging_to_stderr', 'enable_logging_to_kids', 'export', 'info', 'interface', 'stream'] with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象,上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法。with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作。 其中上下文表达式是跟在with之后的表达式,该表达式返回一个上下文管理对象。 # 常见with使用场景 with open("test.txt", "r") as my_file: # 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file, for line in my_file: print line 知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class MyWith(object): def __init__(self): print "__init__ method" def __enter__(self):

ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现

ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型,AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点:模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点:要求时序数据是稳定的(stationary),或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系,而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化,才是稳定的,也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags),也叫做MA/Moving Average项。 差分:假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为: Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p,q,d已知,

ARIMA用数学形式表示为: yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数,θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法: frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据,df['pandas'] 是求移动中位数后的结果,window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替(若连续缺失,且序列不平稳,求查分时可能出现nan) 或直接删除。

python一些常用方法

1.list 方法 一、创建一个列表 只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示: 与字符串的索引一样,列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。 二、访问列表中的值 使用下标索引来访问列表中的值,同样你也可以使用方括号的形式截取字符,如下所示: print "list1[0]: ", list1[0] print "list2[1:5]: ", list2[1:5] 以上实例输出结果: 三、更新列表 你可以对列表的数据项进行修改或更新,你也可以使用append()方法来添加列表项,如下所示: list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print "Value available at index 2 : " print list[2]; list[2] = 2001; print "New value available at index 2 : " print list[2];

以上实例输出结果: 四、删除列表元素 可以使用del 语句来删除列表的的元素,如下实例: list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print list1; del list1[2]; print "After deleting value at index 2 : " print list1; 以上实例输出结果: 五、Python列表脚本操作符 列表对+ 和* 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表,* 号用于重复列表。如下所示: Python 表达式结果描述 len([1, 2, 3])3长度 [1, 2, 3] + [4, 5, 6][1, 2, 3, 4, 5, 6]组合 ['Hi!'] * 4['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']重复 3 in [1, 2, 3]True元素是否存在于列表中 for x in [1, 2, 3]: print x, 1 2 3迭代

python基础重点梳理笔记

Python变量和数据类型 变量本身类型不固定的语言称之为动态语言,与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型。 如果字符串本身包含'怎么办?比如我们要表示字符串I'm OK ,这时,可以用" "括起来表示:"I'm OK" 类似的,如果字符串包含",我们就可以用' '括起来表示:'Learn "Python" in imooc'如果字符串既包含'又包含"怎么办? 这个时候,就需要对字符串的某些特殊字符进行转义,Python字符串用\进行转义:'Bob said \"I\'m OK\".' 字符串前面加个前缀r,表示这是一个raw 字符串,里面的字符就不需要转义了。例如:r'\(~_~)/ \(~_~)/' 表示多行字符串,可以用'''...'''表示: ''' Line 1 Line 2 Line 3''' 还可以在多行字符串前面添加 r ,把这个多行字符串也变成一个raw字符串: Python在后来添加了对Unicode的支持,以Unicode表示的字符串用u'...'表示, 比如:print u'中文' Python中布尔类型 and 和 or 运算的一条重要法则:短路计算。 1. 在计算 a and b 时,如果 a 是 False,则根据与运算法则,整个结果必定为 False,因此返回 a;如果 a 是 True,则整个计算结果必定取决与 b,因此返回 b。 2. 在计算 a or b 时,如果 a 是 True,则根据或运算法则,整个计算结果必定为 True,因此返回 a;如果 a 是 False,则整个计算结果必定取决于b,因此返回 b。

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.sodocs.net/doc/d78516396.html, 用Python实现数据库编程 文章类别:Python 发表日期:2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

Python中常见的数据结构可以统称为容器

Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。 一、序列(列表、元组和字符串) 序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。 1、列表 列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。 (1)、创建 通过下面的方式即可创建一个列表: 1 2 3 4list1=['hello','world'] print list1 list2=[1,2,3] print list2 输出: […hello?, …world?] [1, 2, 3] 可以看到,这中创建方式非常类似于javascript中的数组。 (2)、list函数 通过list函数(其实list是一种类型而不是函数)对字符串创建列表非常有效: 1 2list3=list("hello") print list3

输出: […h?, …e?, …l?, …l?, …o?] 2、元组 元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不能被修改(字符串其实也有这种特点)。(1)、创建 1 2 3 4 5 6t1=1,2,3 t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4) t4=() t5=(1,) print t1,t2,t3,t4,t5 输出: (1, 2, 3) (…jeffreyzhao?, …cnblogs?) (1, 2, 3, 4) () (1,) 从上面我们可以分析得出: a、逗号分隔一些值,元组自动创建完成; b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的; c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示; d、只含一个值的元组,必须加个逗号(,); (2)、tuple函数 tuple函数和序列的list函数几乎一样:以一个序列(注意是序列)作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组,那么该参数就会原样返回: 1t1=tuple([1,2,3])

Python基础知识点

Python 变量类型 变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。 等号(=)用来给变量赋值。 等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。例如: counter = 100 # 赋值整型变量 miles = 1000.0 # 浮点型 name = "John" # 字符串 print (counter) print (miles) print (name) 多个变量赋值 Python允许你同时为多个变量赋值。例如: a = b = c = 1 以上实例,创建一个整型对象,值为1,三个变量被分配到相同的内存空间上。您也可以为多个对象指定多个变量。例如: a, b, c = 1, 2, "john" 以上实例,两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b,字符串对象 "john" 分配给变量 c。 标准数据类型 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如,一个人的年龄可以用数字来存储,他的名字可以用字符来存储。 Python 定义了一些标准类型,用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型:

?Numbers(数字) ?String(字符串) ?List(列表) ?Tuple(元组) ?Dictionary(字典) Python数字 数字数据类型用于存储数值。 他们是不可改变的数据类型,这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时,Number对象就会被创建: var1 = 1 var2 = 10 您也可以使用del语句删除一些对象的引用。 del语句的语法是: del var1[,var2[,var3[....,varN]]]] 您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如: del var del var_a, var_b Python支持四种不同的数字类型: ?int(有符号整型) ?long(长整型[也可以代表八进制和十六进制]) ?float(浮点型) ?complex(复数) Python字符串 ?

Python常见数据结构整理

Python常见数据结构整理 2014年10月15日tenking阅读23 次 Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。 一、序列(列表、元组和字符串) 序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。 1、列表 列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。 (1)、创建 通过下面的方式即可创建一个列表: 1 2 3 4list1=['hello','world'] print list1 list2=[1,2,3] print list2 输出: […hello?, …world?] [1, 2, 3] 可以看到,这中创建方式非常类似于javascript中的数组。(2)、list函数

通过list函数(其实list是一种类型而不是函数)对字符串创建列表非常有效: 1 2list3=list("hello") print list3 输出: […h?, …e?, …l?, …l?, …o?] 2、元组 元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不能被修改(字符串其实也有这种特点)。(1)、创建 1 2 3 4 5 6t1=1,2,3 t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4) t4=() t5=(1,) print t1,t2,t3,t4,t5 输出: (1, 2, 3) (…jeffreyzhao?, …cnblogs?) (1, 2, 3, 4) () (1,)从上面我们可以分析得出: a、逗号分隔一些值,元组自动创建完成; b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的; c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示; d、只含一个值的元组,必须加个逗号(,);(2)、tuple函数

Python实现WEB详细过程

使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数,onopen,onclose以及onmessage,顾名思义,他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中,你可以这样写: Web Socket Example

在代码中,首先创建了一个新的socket,指向websocket服务器端: var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善,它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.sodocs.net/doc/d78516396.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/),而你如果需要更好的客户端测试代码,可以看这里:http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能,发送数据我们使用的函数是send(),你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善,或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子,不过可惜放在现在来说它是有问题的,当然我们还是把例子引述如下: #!/usr/bin/env python import socket, threading, time

Python常见数据结构整理

Python常见数据结构整理 Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典) 以及集合(set)是三类主要的容器。 一、序列(列表、元组和字符串) 序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。 1、列表 列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。 (1)、创建 通过下面的方式即可创建一个列表: 输出: ['hello', 'world'] [1, 2, 3] 可以看到,这中创建方式非常类似于javascript中的数组。 (2)、list函数 通过list函数(其实list是一种类型而不是函数)对字符串创建列表非常有效: 输出: ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] 2、元组 元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不能被修改(字符串其实也有这种特点)。

输出: (1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,) 从上面我们可以分析得出: a、逗号分隔一些值,元组自动创建完成; b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的; c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示; d、只含一个值的元组,必须加个逗号(,); (2)、tuple函数 tuple函数和序列的list函数几乎一样:以一个序列(注意是序列)作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组,那么该参数就会原样返回: 输出: (1, 2, 3) ('j', 'e', 'f', 'f') (1, 2, 3) Traceback (most recent call last): File "F:\Python\test.py", line 7, in t4=tuple(123) TypeError: 'int' object is not iterable 3、字符串

python常用函数年初大总结

1.常用内置函数:(不用import就可以直接使用) help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型 callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用 repr(obj) 得到obj的表示字符串,可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝 eval_r(str) 表示合法的python表达式,返回这个表达式 dir(obj) 查看obj的name space中可见的name hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name setattr(obj,name,value) 为一个obj的name space中的一个name指向vale这个object delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示 locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示 globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示 type(obj) 查看一个obj的类型 isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类 类型转换函数 chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符 ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值 oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串 hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串

[数据分析] 推荐 :用Python实现神经网络(附完整代码)!

在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本(example),并将其展示给算法,然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言,把单个特征表示为xi,其中i是整数。所有特征的集合表示为,表示一个向量: , 类似地,每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标,所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值,感知机就输出1,否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数(在图5-2中标记为“激活函数”)来表示这个阈值。

一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性,否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注:所有神经网络的基本单位都是神经元,基本感知机是广义神经元的一个特例,从现在开始,我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的,也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据,而右图为线性不可分的数据:

在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0,而对于线性不可分的数据点集,我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开,因此我们任意做一条分割线,可以认为在这里误差不为0,因此我们需要一个衡量误差的函数,通常称之为代价函数: 而我们训练神经网络(感知机)的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重()和()来影响误差,因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献,这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络,图中没有展示出所有的连接,在全连接网络中,每个输入元素都与下一层的各个神经元相连,每个连接都有相应的权

Python程序设计基础教案16--列表类型2

授课教案

授课教案附页 教学设计说明一、旧课回顾 创建一个列表,列表中的元素依次为:姓名、班级,并完成: (1)输出该学生的基本信息(姓名、班级); (2)增加语文成绩 (3)增加英语成绩和数学成绩 (4)将性别这一项插入到姓名后面 (5)修改班级为:software1801 (6)删除语文成绩 任务分析: ?题干: 创建一个列表。考察列表的概念:列表是将各种不同类型的元素用逗号分隔 开,放到一对中括号里构成的数据类型。 创建一个列表,列表中的元素依次为:姓名、班级。 代码示例: ?问题(1):输出该学生的基本信息(姓名、班级) 考察列表中元素访问方法。列表中第i个元素可以用l[i]表示,因此可以使用 for循环,因此访问列表的第0个到第len(l)-1个元素。 代码示例1: 补充:列表本身可以当做一个序列。因此,访问列表中的每一个元素还有另 一种方法。 代码示例2:

方法一:使用range( )产生一个整数序列,表示列表l中每个元素的在列表中的位置(标号),然后用l[i]表示第i个元素。 方法二:直接把列表l本身看做一个序列,此时循环变量i表示列表l中的第i个元素。 ?问题(2):增加语文成绩 考察列表中增加元素的方法。问题(2)仅增加语文成绩,即仅增加一个元素,使用l.append( )方法。 代码示例: ?问题(3):增加英语成绩和数学成绩 考察列表中增加元素的方法。可以使用两次l.append( )方法,依次增加英文成绩和数学成绩。也可以使用l.extend( )函数,将英文成绩和数学成绩作为一个新的列表直接追加都原列表中。 代码示例: ?问题(4):将性别这一项插入到姓名后面 考察l.insert( )的用法。l.insert(i,x):把x查到列表的第i个位置。 代码示例: ?问题(5):修改班级为:software1801 考察里列表元素的修改。l[i]=x:将列表中第i个元素修改为x。

Python基础入门教程

Python基础入门教程 你可能已经听说过很多种流行编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言,那么你知道Python是一种怎样的计算机程序设计语言吗?下面应广大读者需求,给大家呈上一篇Python基础入门教程的文章。 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样,Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护,Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用,指导其进展。 Python 特点

? 1.易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。 ? 2.易于阅读:Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 ? 4.一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。 ? 5.互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。 ? 6.可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。 ?7.可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。 ?8.数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。 ?9.GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。 ?10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

黑马程序员Python教程:Python列表的6种操作实例

在使用Python的时候,经常会用到列表,列表(list)就是动态数组,相当于C++标准库的Vector。但不同的是,Python的列表可以存储多种数据类型于一身,非常强大。 下面介绍几种Python列表的常用用法: 一. 列表的创建: 使用[] 把数据包含起来,便可以创建一个列表了。 1. [ ] 可以不包含任何数据,则表示创建一个空列表 >>> name = [] 2. [ ] 也可以包含多种数据类型的数据 >>> name = ["damao", 30, "ermao"] 二. 列表的打印: 1. 使用内置函数print() 便可打印整个列表里的数据” >>> print(name) ["damao", 30, "ermao"] 2. 当然也可以打印列表的某个下标的数据: >>> print(name[0]) damao 3. 也可以分片打印列表的某段下标的数据 >>> print(name[0:2])

['damao', 30] #注意,没有打印name[2]的数据:) 4. 如果想要分别打印列表里的每个数据,只需要一个for就可以搞定: >>> for each in name: print(each) damao 30 ermao 5. 当然也可以直接打印出列表内数据的个数: >>> print(len(name)) 3 三、列表的扩展: 1. 我们可以在列表末尾追加一个任意数据类型数据: >>> name.append(["daoluan", 666]) >>> print(name) ['damao', 30, 'ermao', ['daoluan', 666]] 2. 也可以在列表末尾追加一个列表里的所有数据: >>> name.extend(["sanmao", 10, "simao"]) >>> print(name)

相关主题