Python 工具库使用 用 magic vs filetype 实现视频类型判断 magic 比filetype更好用，能判断更多的类型，能够直接从文件buffer中判断 import magic # pip install python-magic import filetype # pip install filetype src_file = "x.some" print(filetype.guess(src_file)) print(magic.from_file(src_file, mime=True)) print(magic.from_buffer(open(src_file, 'rb'), mime=True)) jupyterlab IDE 函数定义跳转工具 jupyterlab-lsp parallel_apply[依赖pandarallel库] 对于多CPU机器，加速DataFrame的apply方法 安装python包，不更新其他依赖[--no-dependencies] pip3 install torch-fidelity --no-dependencies

流畅的Python笔记 以代码和注释方式，记录《流畅的Python》的笔记，持续更新 第一章 Python的数据类型 魔术方法(magic methods)是形式为"xxx()"的函数为Python的内置函数，用于实现一些特定的功能 用魔术方法实现可迭代对象 class MyList(): """ 通过实现'__getitem__()'和'__len__()' 完成 """ def __init__(self): self.data = range(0,100) def __getitem__(self, index): """ 实现该方法之后，对象变成可迭代和切片,e.g. print(MyList()[0]) for x in MyList(): print(x) """ return self.data[index] def __len__(self): """ 实现该方法之后，可以用len求对象的长度,e.g. len(MyList()) """ return len(self.data) 用魔术方法实现运算符重载 class Vector(): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __repr__(self): """在print 对象的时候的输出格式， 如果没有__repr__方法定义，会输出对象在内存中的地址 """ return "{}(x = {}, y = {})".format(self.__class__.__name__, self.x, self.y) def __add__(self, vector): """ 重载加法+运算符 """ x = self.x + vector.x y = self.y + vector.y return Vector(x, y) def __mul__(self, scalar): """ 重载乘法*运算符 """ return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar) print(Vector(1,2)) #Vector(x = 1, y = 2) print(Vector(1,2) + Vector(3,4)) #Vector(x = 4, y = 6) print(Vector(1,2)*0.5) #Vector(x = 0.5, y = 1.0) 第二章 序列构成的数组 两种生成序列的方法 # 利用生成器生成的序列(元组构建生成器)可以节约内存，不会在内存中创建所有需要的元素，当列表长度过长时，优先选择生成器方式 x_generator = (i for i in range(10000000)) # 生成器，type(x_generator)=<class 'generator'> x_list = [i for i in range(10000000)] # 列表, type(x_list)=<class 'list'> 利用list[::-1]实现反转的原理 列表切片的常规用法，list[start:end:stride], list[::-1]省略了前两个，-1表示取值的步长，因此可以实现列表反转的功能 利用count实现列表/元组计数 l = [1, 1, 2, 3] t = (1, 1, 2, 3) print({x:l.count(x) for x in set(l)}) print({x:t.count(x) for x in set(t)}) 对比 list、tuple、queue、deque(collections) # TODO 第三章 字典和集合 几种不同的dict from collections import defaultdict from collections import OrderDict # {} 内置字典 # OrderDict 是有序字典 # defaultdict #当key不在字段内，默认构建初始值 dict/set vs list 内部维护了散列表，以空间换时间。代码中涉及在大数组中查找key时，可以考虑为dict实现。

一分钟实现python安装包开发 1. 实现步骤： 创建一个setup.py文件。这个文件是Python安装包的核心，用于定义包的元数据、依赖关系和安装过程 使用setuptools、 wheel构建安装包 2. 举例：以实现函数计时功能为例 创建一个名为timer_decorator的Python包，它提供了一个计时器装饰器，用于测量函数的运行时间。 创建一个名为timer_decorator的目录。 在timer_decorator目录中创建一个名为__init__.py的文件，这将使其成为一个Python包。在__init__.py文件中，编写计时器装饰器的代码： import time def timer_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.2f} seconds to run.") return result return wrapper 创建一个setup.py文件，如下所示： from setuptools import setup setup( name='timer_decorator', version='0.1', py_modules=['timer_decorator'], install_requires=[ # 该项目没有依赖项 ], entry_points={ 'console_scripts': [ # 该项目没有可执行脚本 ], }, ) 基于setup.py创建whl安装文件 python setup.py timer_decorator 使用方法： from timer_decorator import timer_decorator @timer_decorator def my_function(): # Your code here