人名最多数统计题目摘自https://python123.io 描述编程模板中给出了一个字符串,其中包含了含有重复的人名,请直接输出出现最多的人名.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬代码示例如下:‮ s = '''双儿 洪七

数字不同数之和 描述 获得用户输入的一个整数N,输出N中所出现不同数字的和.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 例如:用户输入 123123123,其中所出现的不同数字为:1.2.3,这几个数字和为6.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬

Coverage简介 Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

练习: 总结列表,元组,字典,集合的联系与区别.列表,元组,字典,集合的遍历. 区别: 一.列表:列表给大家的印象是索引,有了索引就是有序,想要存储有序的项目,用列表是再好不过的选择了.在python中的列表很好区分,遇到中括号(即[ ]),都是列表,定义列表也是如此.列表中的数据可以进行增删查改等操作: 增加有两种表达方式(append().expend()),关于append的用法如下(注:mylist定义的列表名称):不难看出,用append方法增加元素,不用给元素加中括号,而用exten

其实代码和空白行很好统计,难点是注释行 python中的注释分为以#开头的单行注释 或者以'''开头以'''结尾 或以"""开头以"""结尾的文档注释,如: ''' hello world '''和 ''' hello world''' 思路是用is_comment记录是否存在多行注释,如果不存在,则判断当前行是否以'''开头,是则将is_comment设为True,否则进行空行.当前行注释以及代码行的判断,如果is_comment已经为True

241-字母统计 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:12 提交数:14 难度:1 题目描述: 现在给你一个由小写字母组成字符串,要你找出字符串中出现次数最多的字母,如果出现次数最多字母有多个那么输出最小的那个. 输入描述: 第一行输入一个正整数T(0<T<25) 随后T行输入一个字符串s,s长度小于1010. 输出描述: 每组数据输出占一行,输出出现次数最多的字符: 样例输入: 复制 3 abcd bbaa jsdhfjkshdfjksahdfjkhsajkf

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了

0. 写在前面 节后第一篇,疫情还没结束,黎明前的黑暗,中国加油,武汉加油,看了很多报道,发现只有中国人才会帮助中国人,谁说中国人一盘散沙?也许是年龄大了,看到全国各地的医务人员源源不断的告别家人去支援湖北,看到医务人员.肺炎病人的故事,总会忍不住落泪,中国加油,中国人加油! 1. 场景描述 背景不写了,只谈技术,做的是文本相似性统计,因需要从文本描述性信息中分析同类信息,以便后续重点关注,数据量比较大,大概20多万,人工效率低,需要算法来实现. 根据需求要从不同维度进行统计: (1)分组不分句

设计思路: 通过python,执行cmd中tasklist命令,获取要统计的进程的相关信息:通过正则表达式,查找出进程名称.进程pid.内存使用,然后打印出来. 作为pythoner,有时候需要统计python.exe进程所占用的内存,因此在设计时,通过pid,过滤掉统计内存这个脚本所启用的内存的信息,只统计其他的python.exe的信息. 具体实现: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # coding:gbk import os, r

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(

目录 Python代码统计工具 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python代码统计工具 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)~(三)>中的C代码统计工具进行扩展,以支持Python脚本自身的行数统计. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具仅能分析和统计C语言代码文件,但其设计思想也适用于Python代码及其他编码语言. Python行数统计的难点在于注释行,因为Python有两种注释方式:简单明了的单行注释和复杂含糊的

啦啦啦,最近在跟离线脚本写自动化,真麻烦呀~ 离线任务是python写的,自动化写完了,就得统计覆盖率了. coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.网上有很多资料,使用起来也相当简单.如下: 一 安装 easy_install coverage 二 执行 通常需要若干个case来测试一个代码文件,因此需要合并各个case的结果生成覆盖率文件 建议使用步骤如下: 1 执行时使用命令 coverage run -p my_program.py arg1 arg2 ...

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过pip来安装: pip install coverage 如果安装后调用出现问题,请留意安装过程的报错信息,做对应的调整 1. r

Python 3.0在2008年12月3日正式发布,在之后又经历了多个小版本(3.1,3.2,3.3……),本文梳理Python 3.0之后的新特性. 其实每个版本都有大量更新,都写出来要几百页,这里只写主要的更新,以及我个人认为重要的. 因此难免有失偏颇,望见谅,可以点击小标题查看每个版本的完整What's New. 本文会持续更新下去. Python 3.1   2009年6月27日发布 ▲用C语言实现io模块.在3.0,io模块是用Python语言实现的,性能很慢,现在比3.0快了2~20

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ 出现错误: 解决办法: 建立一个文件 register.py 内容如下. 然后执行该脚本. import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.versi

1.过桥(爬金字塔): 1 i = 1 2 while i <= 9: 3 if i < 6: 4 j = 0 5 while j < i: 6 print('*',end=' ') 7 j += 1 8 elif i >= 6: 9 j = 5 10 while j > i - 5: 11 print('*',end=' ') 12 j -= 1 13 print('') 14 i += 1 15 2.动态打印9*9乘法表多次: 1 def print_99_once():

A.I. & Optimization Advanced Machine Learning, Data Mining, and Online Advertising Services Ref: Top 25 Python Programming Books 本篇内容未定!日后更新! 工程夯实策略: 基础 进阶 高性能 原:[Python] python vs cplusplus 一些学习过程中的总结的两种语言的小对比,帮助理解OO programming. Continue... 字典 Seq-

想要Hadoop乖巧地运行Python程序,学习mrjob可能是最直接.最简单的方法了,你甚至都不要按安装部署Hadoop集群.mrjob拥有很多优秀的特性比如: 支持多步骤的MapReduce任务工作流 支持内嵌.本地.远程亚马逊以及Hadoop 调试方便不需要任务环境支持 本教程通过 python 中 mrjob 模块来调用 hadoop 处理数据.通过本次实验,你可以初步入门mrjob,轻松编写mr来使用hadoop.主要知识点: Python MRJob模块的安装 Hadoop--Pyt

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

首先 要想Hadoop能够很流畅的Python程序,学习mrjob可能是最直接.最简单的方法了 你甚至都不要按安装部署Hadoop集群. mrjob拥有很多优秀的特性比如: 支持多步骤的MapReduce任务工作流 支持内嵌.本地.远程亚马逊以及Hadoop 调试方便不需要任务环境支持 本教程通过 python 中 mrjob 模块来调用 hadoop 处理数据.通过本次实验,你可以初步入门mrjob,轻松编写mr来使用hadoop. 主要知识点: Python MRJob模块的安装 Hadoo