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GIL 是Global Interpreter Lock 全局解释锁
python其实可以很多解释环境:CPython,PyPy,Psyco。一般默认Cpython,而它就有GIL.
比如JPython就没有GIL。现在越来越倾向多核利用,而解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁。
用update
合并一个字典进入另一个字典!
如何 删除某个键值对?del dict[key]
list(set(yourlist))
*args
和 **kwargs
?*args等于是把一个tuple解包unpack,也就是`*args`可以等价于`接受后面所有的形参输入`
可这样想象:
function(1,2,*args)
function(1,2,3,4,5)
args = (3,4,5)#体会体会,感受感受
同理,**kwargs
是key word arguments
,关键字参数。
python2中是列表
python3中是迭代器,节省内存,只会一个一个随着遍历输出。
把 函数
当成参数传递
__new__,__call__和__init__?
__new__ 负责创建一个实例对象(用new来实现单例模式,不用构造太多父类对象)
__init__ 负责将该实例对象初始化
__call__ 使实例能够像函数一样被调用,同时不影响实例本身的生命周期(__call__()不影响一个实例的构造和析构)。但是__call__()可以用来改变实例的内部成员的值。
这里是引用传送门
f = open("path.txt",wb)
try:
f.write('hello,world')
except:
pass
finally :
f.close()
map(函数,可迭代对象)
等于是对可迭代对象中的每一个元素进行,函数的操作,最终返回一个迭代器。
想打印的话记得list(map(函数,可迭代))
random.randomint
(a,b)返回的是[a,b] 闭区间值
, 而np.random.randint
(a,b)是`[a,b) 左闭右开区间
np.random.rand(d0,d1,d2……dn)
注:使用方法与np.random.randn()函数相同
作用:
通过本函数可以返回一个或一组服从==“0~1”均匀分布==的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。
应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl),例如(keep_prob表示保留神经元的比例):dl = np.random.rand(al.shape[0],al.shape[1]) < keep_prob
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