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带你掌握4种Python 排序算法

本文分享自华为云社区《Python 排序算法指南》，原文作者：唐里。在编程里，排序是一个重要算法，它可以帮助我们更快、更容易地定位数据。

2021-06-24

python 中集合的实现与解析

python的` set`支持` x in set`,` len(set)`,和` for x in set`。作为一个无序的数据结构，set 不记录元素位置或者插入点。

2021-06-22

Spyder 5.0.4 发布，Python 集成开发环境

Spyder是一个强大的交互式 Python 语言开发环境，提供高级的代码编辑、变量监视、交互测试、调试等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系统。

2021-06-13

NumPy 1.20.3现已发布，这是一个 Bugfix 版本，其中包含 NumPy 1.20.2 版本之后合并到主分支的多个修复程序。此版本总共合并了 15 个拉取请求：＃18763：BUG：纠正了datetime.date的datetime64缺失的 type overload ＃18764：MAINT：删除__all__以支持explicit re-exports ＃18768：BLD：在MacOS上转储gfortran版本时，删除 extra newline ＃18769：BUG：修复 object/longdouble操作中的 segfault ＃18794：MAINT：明确使用 Towncrier 构建＃18887：MAINT：放松某些整数类型的约束＃18915：MAINT：从返回注释中删除不安全的unions 和ABC ＃18921：MAINT：允许 scalar tests 有更多的递归深度。＃18922：BUG：初始化完整的 nditer 缓冲区，以防出现错误＃18923：BLD：删除 macOS 上不必要的标志-faltivec ＃18924：MAINT,CI：通过...将 _SIMD 模块的构建警告视为错误＃18925：BUG：对于 MINGW、threads.h 存在测试需要 GLIBC> 2.12 ＃18941：BUG：让更改日志将gh-识别为 PR 编号前缀＃18948：REL,DOC：为 NumPy 1.20.3 版本做准备＃18953：BUG：修复了 1.20.x 版本的 mypy 测试失败更新说明：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3

2021-05-12

Google 内部的 Python 代码风格指南

import Python3已经可用了(译者:目前Python2已经不受支持了),尽管不是每个项目都准备好使用Python3,所有的代码应该兼容Python3并且在可能的情况下在Python3的环境下测试

2021-04-15

python生产实战 Cookie 的那些事儿～

点击python编程从入门到实践，置顶公众号重磅 python入门资料，第一时间送达还是牛读完需要 5 分钟速读仅需 2 分钟 / python 入门 Cookie 处理 / 本篇是对高性能服务端框架

2021-03-07

Python原来这么厉害，我震惊了！

所以， 3月 3、4、5日，为期3天的训练营《用纯Python从零创造自己的深度学习框架》，即将拯救迷茫的你。

2021-03-01

VirtualEnv 20.3.0 发布，Python 虚拟环境

VirtualEnv 20.3.0 发布了，VirtualEnv 用于在一台机器上创建多个独立的 Python 运行环境，可隔离项目之间的第三方包依赖，为部署应用提供方便，把开发环境的虚拟环境打包到生产环境即可

2021-01-11

Python自动化测试总结（Devops）

测试体系发展起初测试团队是没有对测试技术体系思考，大家做自动化测试都是各自做各自负责的业务系统那一块，用的工具与方面各色各样，编程方面大致分两派java和python。

2020-11-05

Python监控进程状态并实现告警

Supervisor是用 Python 开发的一个client/server服务，是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具，不支持Windows系统。

2020-10-27

python 控制进程或者线程的个数

背景日常开发中，难免遇到并发场景，而并发场景难免需要做流量控制，即需要对并发的进程或者线程的总量进行控制。今天简单总结两种常用的控制线程个数的方法。方法一：进程池/线程池如下例demo所示，创建了一个大小是4的进程池，然后创建5个进程，并启动 from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))) if __name__ == '__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.') 运行结果如下，可以看到第5个进程会等池子里的进程完成一个后才会被启动 Run task 0 (32952)... Run task 1 (32951)... Run task 2 (32953)... Run task 3 (32954)... Task 2 runs 0.68 seconds. Run task 4 (32953)... Task 1 runs 1.41 seconds. Task 0 runs 1.44 seconds. Task 4 runs 2.15 seconds. Task 3 runs 2.98 seconds. All subprocesses done. 方法二：queue queue 模块即队列，特别适合处理信息在多个线程间安全交换的多线程程序中。下面的demo展示了如何通过queue来限制线程的并发个数 import threading import queue import time import random import os maxThreads = 4 class Store(threading.Thread): def __init__(self, q): threading.Thread.__init__(self) self.queue = q # self.store = store def run(self): try: print('Run task (%s)...' % (os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() t = threading.currentThread() # 线程ID print('Thread id : %d' % t.ident) print('Thread name : %s' % t.getName()) print('Task runs %0.2f seconds.' % (end - start)) except Exception as e: print(e) finally: self.queue.get() self.queue.task_done() def main(): q = queue.Queue(maxThreads) for s in range(6): q.put(s) t = Store(q) t.start() q.join() print('over') if __name__ == '__main__': main() 运行结果如下： Run task (33259)... Run task (33259)... Run task (33259)... Run task (33259)... Thread id : 123145444999168 Thread name : Thread-13 Task runs 0.04 seconds. Run task (33259)... Thread id : 123145394630656 Thread name : Thread-10 Task runs 1.02 seconds. Run task (33259)... Thread id : 123145428209664 Thread name : Thread-12 Task runs 1.20 seconds. Thread id : 123145394630656 Thread name : Thread-17 Task runs 0.68 seconds. Thread id : 123145444999168 Thread name : Thread-14 Task runs 1.79 seconds. Thread id : 123145411420160 Thread name : Thread-11 Task runs 2.96 seconds. over

2020-10-16

Visual Studio Code 202008 Python 扩展更新

微软发布了 8月的 Visual Studio Code Python 扩展更新，此版本总共修复了总共 38 个问题，主要包括：支持多个 Python 交互式窗口这是用户呼声最高的功能之一。

2020-08-16

如何使用Python构建简单的UI？

借助Streamlit框架，使用用户界面展示Python项目变得前所未有的简单，你可以仅仅使用Python代码来构建基于浏览器的UI。本次演示将为迷宫求解器程序构建UI。

2020-07-28

NumPy 1.19.1 发布，Python 科学计算包

该版本修复了 1.19.0 版本中发现的多个错误，替换了即将发布的 Python-3.9 版本中不推荐使用的一些功能，改进了对 AIX 的支持，并进行了许多与开发相关的更新，以使得 CI 能够处理最近的上游更改

2020-07-23

Python 编程语言的核心是什么？

但是每当想到创建一个新Python实现的艰巨任务时，我就会不断地问自己： “Python究竟是什么？”

2020-07-13

Python 为什么推荐蛇形命名法？

本期“Python为什么”栏目，我们将聚焦于变量命名中的连接方式，来切入这块是非之地，想要回答的问题是——Python 为什么要推荐蛇形命名法？

2020-06-17

jug 2.0.2 发布，Python 并行处理框架

Jug 是一个基于任务的并行处理框架，采用 Python 编写，可用来在不同的机器上运行同一个任务，使用 NFS 作为文件系统的通讯。

2020-06-13

Python内存管理机制-《源码解析》

Python内存管理机制-《源码解析》 Python 内存管理分层架构/* An object allocator for Python.

2020-06-06

NumPy 1.18.5 发布，Python 科学计算包

NumPy 1.18.5已完成发布，这是一个简短的版本，允许在 Python3.5 中使用 pickleprotocol=5。它是由于最近将 pickle5移植到 Python3.5 而产生的。

2020-06-05

Windows 中安装的 Python 如何卸载

如果你是通过 Windows 安装 Python 的话，你可以直接通过应用部分进行卸载。然后你可以选择单击卸载按钮进行卸载。你需要等待一些时间以便于卸载的完成。

2020-05-30

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。