random

1 from random import random 2 import time 3 from time import perf_counter 4 darts=10000*10000 5 hits=0.0 6 scale=10 7 start=perf_counter() 8 for j in range(scale+1): 9 a='*'*j 10 b='.'*(scale-j) 11 c=(j/scale)*100 12 dur=time.perf_counter()-start 13 print("{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c,a,b,dur)) 14 time.sleep(0.1) 15 for i in range(1,darts+1): 16 x,y=random(),random() 17 dist=pow(x**2+y**2,0.5) 18 if dist<=1.0: 19 hits=hits+1 20 pi=4*(hits/darts) 21 print("/n"+"圆周率的值是{}".format(pi)) 来源： https://www.cnblogs.com/qinlai/p/12567149.html

平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我们程序员，而控制反转是指new实例工作不由我们程序员来做而是交给spring容器来做。 spring有多种依赖注入的形式，下面仅介绍spring通过xml进行IOC配置的方式： Set注入 这是最简单的注入方式，假设有一个SpringAction，类中需要实例化一个SpringDao对象，那么就可以定义一个private的SpringDao成员变量，然后创建SpringDao的set方法（这是ioc的注入入口）： Java代码 package com.bless.springdemo.action; public class SpringAction { //注入对象springDao private SpringDao springDao; //一定要写被注入对象的set方法 public void setSpringDao(SpringDao springDao) { this.springDao =

Android终端产品系统或App测试，涉及输入框边界值测试， 比如wifi热点设置热点名称， 或者搜索输入框， 需要验证该文本输入框是否最多可以输入256个字符， 如何快速实现进准的256个字符的输入呢？ 准备阶段 手动先点击wifi热点名称文本输入框，确保光标已经在编辑框内了 利用adb shell input text + 256个字符， 可以输入256字符串输入 string.ascii_letters 可以包含大小写的英文字母 string.digits 可以包含数字1-10 random.sample 可以随机实现从一个数组“池” 里随机采样 Python批处理脚本形式 # coding=utf-8 import os import string import random chars_num = 256 # chars num字符数量 random_list = random.sample((string.ascii_letters + string.digits) * 5, chars_num - 8) random_str = ''.join(random_list) random_str = "START" + random_str + "END" print(random_str) os.system("adb shell input text %s" %

collections模块 在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上， collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。 1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple 2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象 3.Counter: 计数器，主要用来计数 4.OrderedDict: 有序字典 5.defaultdict: 带有默认值的字典 namedtuple 我 们知道 tuple 可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成： >>> p = (1, 2)　 但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。 这时， namedtuple 就派上了用场： >>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x >>> p.y 　　类 似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用 namedtuple 定义： #namedtuple('名称', [属性list]): Circle = namedtuple(

随机数的定义为:产生的所有数字毫无关系. 在实际应用中很多地方会用到随机数,比如需要生成唯一的订单号. 在C#中获取随机数有三种方法: 一.Random 类 Random类默认的无参构造函数可以根据当前系统时钟为种子,进行一系列算法得出要求范围内的伪随机数. 1 2 Random rd = new Random(); int i = rd.Next(); 这种随机数可以达到一些要求较低的目标,但是如果在高并发的情况下,Random类所取到的系统时钟种子接近甚至完全一样,就很有可能出现重复,这里用循环来举例 1 2 3 4 5 for ( int i = 0; i < 10; i++) { Random rd = new Random();　　 //无参即为使用系统时钟为种子 Console.WriteLine(rd.Next().ToString()); } 这个例子会输出10个相同的"随机数". 突显出的问题:因为Random进行伪随机数的算法是固定的,所以根据同一个种子计算出的数字必然是一样的.而以当代计算机的运行速度,该循环几乎是在瞬间完成的,种子一致,所以会出现10次循环输出同一随机数的情况. 有的时候使用random生成随机数的时候往往不是随机的 这是为什么呢？ 随机数生成方法可以说是任何编程语言必备的功能，它的重要性不言而言，在C#中我们通常使用Random类生成随机数

random 模块函数简介 choice() 从序列中获取一个随机元素。list, tuple, string都属于sequence #随机取一个数 choice([1, 2, 3, 5, 9]) randint() 用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b print random.randint(12,20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20,20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。 random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 uniform() random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则 b <= n <= a。 print random.uniform(10,20) print random.uniform(20,10) #---- 结果（不同机器上的结果不一样） #18.7356606526 #12.5798298022 randrange() random