元组

Python中time模块详解 发表于2011年5月5日 12:58 a.m. 位于分类 我爱Python 在平常的代码中，我们常常需要与时间打交道。在Python中，与时间处理有关的模块就包括：time，datetime以及calendar。这篇文章，主要讲解time模块。 在开始之前，首先要说明这几点： 在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。 UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+8。DST（Daylight Saving Time）即夏令时。 时间戳（timestamp）的方式：通常来说，时间戳表示的是从 1970年1月1日00:00:00 开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。返回时间戳方式的函数主要有time()，clock()等。 元组（struct_time）方式：struct_time元组共有9个元素，返回struct_time的函数主要有gmtime()，localtime()，strptime()。下面列出这种方式元组中的几个元素： 索引（Index） 属性

22.1. 日常清理 由于以下几个原因，必须周期性运行 PostgreSQL 的 VACUUM 命令∶ 恢复那些由已更新的或已删除的行占据的磁盘空间。 更新 PostgreSQL 查询规划器使用的数据统计信息。 避免因为 事务 ID 重叠 造成的老旧数据的丢失。 对上面每个条件进行 VACUUM 操作的频率和范围因不同的节点而不同。 因此，数据库管理员必须理解这些问题并且开发出合适的维护策略。 本节的重点就放在解释这些高级别的问题； 至于命令语法的细节，请参阅 VACUUM 命令手册页。 从 PostgreSQL 7.2 开始， VACUUM 的标准形式可以和普通的数据库操作 （selects, inserts, updates, deletes, 但不包括表定义的修改）。 因此日常的清理也不再象以前的版本那样具有干扰性， 也不再那么特别要求安排在每天的低使用的时间里进行。 从 PostgreSQL 8.0 开始，有一些配置参数可以设置， 用来进一步减小后端清理的的性能影响。参阅 Section 17.4.4 。 在 PostgreSQL 8.1 中增加了一个自动的机制，用于执行必要的 VACUUM 操作。参阅 Section 22.1.4 。 22.1.1. 恢复磁盘空间 在正常的 PostgreSQL 操作里， 对一行的 UPDATE 或 DELETE

数论-分解质因数-POJ3421-X-factor Chains 题目： 输入正整数 X，求 X 的大于 1 的因子组成的满足任意前一项都能整除后一项的严格递增序列的最大长度，以及满足最大长度的序列的个数。 输入格式 输入包含多组数据，每组数据占一行，包含一个正整数表示 X。 输出格式 对于每组数据，输出序列的最大长度以及满足最大长度的序列的个数。 每个结果占一行。 数据范围 1≤X≤220 输入样例： 2 3 4 10 100 输出样例： 1 1 1 1 2 1 2 2 4 6 题意： 对 给 定 正 整 数 X ， 将 其 分 解 成 p 1 × p 2 × . . . × p n 的 形 式 ， 求 从 序 列 p 的 子 序 列 a 中 ， 满 足 a i ∣ a i + 1 ， i > = 1 , 且 严 格 单 调 递 增 的 序 列 的 最 大 长 度 是 多 少 , 以 及 最 大 长 度 的 子 序 列 的 个 数 。 对给定正整数X，将其分解成\ p_1×p_2×...×p_n的形式，求从序列p的子序列a中，\\满足a_i|a_{i+1}，i>=1,且严格单调递增的序列的最大长度是多少,以及最大长度的子序列的个数。 对 给 定 正 整 数 X ， 将 其 分 解 成 p 1 ​ × p 2 ​ × . . . × p n ​ 的 形 式 ， 求 从 序 列 p

python当中元组的使用比起list列表来说就简单多了！因为tuple一般是不能进行修改的，一旦进行定义则无法进行修改其tuple当中元素的指向，只有一种情况可以进行修改，就是tuple当中还涵盖了list这个数据结构，这样我们可以修改tuple当中的list，但是tuple当中的指向是没有发生改变的。比如我们来看一个例子： tuple3=(1,2,["elment1",'elment2']) print("\nprint the original tuple3") print(tuple3) tuple3[2][0]="x" tuple3[2][1]="y" print("print the modified list in tuple") print(tuple3) 如果按照tuple当中无法修改元素的原则，输出的结果应该是： 1,2,["elment1",'elment2'] 但是实际上的输出结果应该是： (1, 2, ['x', 'y']) 然后在元组当中，如果我们使用了如下代码： tuple=(1) 那么系统并不会将其认为是元组，因为这样就会产生歧义，这也有可能是一个数值为1的整形变量tuple，因此python当中为了避免歧义，则直接用另外的数据结构来将这个元组进行定义，书写的方式如下： tuple(1,) 可以看到，如果在数字1后面写上一个逗号

元组（） 定义：与列表类似，也是存一组数据，一旦创建，便不能再修改 ，又叫只读列表 特性 ： 　 1.可存放多个值 2.不可变 3.按照从左到右的顺序定义元组元素，下标从0开始顺序访问，有序 4.元组本身不可变，如果元组中还包含其他可变元素，这些元素可以改变 使用场景： 1、显示的告知别人，此处数据不可修改。 2、数据库连接配置信息等。 元组常用操作 创建 （） names = ("jack","tom","lily") 查找 tuple[])#通过索引值取值 tuple.index(" "))#查询元素的索引值 tuple.count( ))#统计指定元素个数 names = ("jack","tom","lily",1,2,3,3,2,2,2) print(names[1])#通过索引值取值 print(names.index("lily"))#查询元素的索引值 print(names.count(2))#统计制动元素个数 输出 tom 2 4 切片 tuple[ : ]#同利润表 names = ("jack","tom","lily",1,2,3) print(names[1:4])#同list 用 [] 输出 ('tom', 'lily', 1) 循环　 names = ("jack","tom","lily",1,2,3) for i in names: print(i

基本数据类型-列表 定义：[]内以逗号分隔，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素 特性： 1.可存放多个值 2.按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，有序 3.可修改指定索引位置对应的值，可变 列表的创建 list_test=[‘张三‘,‘李四’,'alex'] #或 list_test=list('alex') #或 list_test=list([‘张三‘,‘李四’,'alex']) 列表常用操作 ●索引 ●切片 ●append ●remove ●pop ●len() ●for ... in ... BIF-range() range(start, stop[, step]) -> range object 利用BIF中的range()，可以创建一个包含1-100数字的列表 >>> range(1,100) #[1,100)包括1不包括100 range(1, 100) >>> list(range(1,100)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45

1、Python中内置的4种数据结构： 列表list、元组tuple、字典dict、集合set 2、python中6种基础的数据类型包括： 　　1 Number(数字) 　　2 String(字符串) 　　3 List(列表) 　　4 Tuple(元组) 　　5 set(集合) 　　6 Pictionary(字典) 按照可变数据和不可变数据来区分： 　　不可变数据(3个)：Number(数字),String(字符串)，Tuple(元组) 　　可变数据（3个）：List(列表),Dictonary(字典)，set(集合) 创建方式： 　　创建列表: listT=[1,2,3,4,5] 　　创建元组：tup2=(1,2,3,4,5) 　　创建字典：dict2={"abc":123,"def":789} 　　创建集合：student={'Tom','Jim','Mary'} 列表：列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)【插入数据可重复，数据不唯一】 listT=[1,"2",(3,4,5,6),[7,8,9],{"10":11},{12,13,14}]　　　　#列表可以存储数据类型：数字，字符，元组，列表，字典，set print listT #得：[1, '2', (3, 4, 5, 6), [7, 8, 9], {'10': 11}, set(

1、格式 （数据 1 ,数据 2 ,数据 3 , . . .） 定义元组使用小括号，且逗号隔开各个数据，数据 可以是不同的数据类型 。 元组和列表的区别：元组存储的 数据 不能修改 2、定义的类型 单数据元组和多数据元组 t1 = (1, 2) print(type(t1)) # tuple 多数据元组 t2 = (1,) print(type(t2)) # tuple 单数据元组 t3 = (1) print(type(t3)) # int 没有逗号，就是数据本身的类型 l1 = [1,2] print(type(t3)) # list 列表 l2 = [1] print(type(t3)) # list 列表 3、常用函数 查找 下标查找 index():返回指定数据所在位置下标,不存在就报错 count():返回某个字串在字符串中出现的次数 len():返回列表列表中的数据个数 修改 元组不能直接修改，但是元组内嵌套的 列表 可以修改 t1 = (1, 2, [31, 32]) # t[0]=3 报错 t1[2][0] = 3 #修改的列表内的数据，不报错 print(t1) 来源： https://www.cnblogs.com/LynHome/p/12385938.html

Python3 基本数据类型 Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。 等号（=）用来给变量赋值。 等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如： 实例(Python 3.0+) #!/usr/bin/python3 counter = 100 # 整型变量 miles = 1000.0 # 浮点型变量 name = " runoob " # 字符串 print ( counter ) print ( miles ) print ( name ) 运行实例 » 执行以上程序会输出如下结果： 100 1000.0 runoob 多个变量赋值 Python允许你同时为多个变量赋值。例如： a = b = c = 1 以上实例，创建一个整型对象，值为 1，从后向前赋值，三个变量被赋予相同的数值。 您也可以为多个对象指定多个变量。例如： a, b, c = 1, 2, "runoob" 以上实例，两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和 b，字符串对象 "runoob" 分配给变量 c。 标准数据类型 Python3 中有六个标准的数据类型： Number（数字） String（字符串） List（列表

Python基础 Python是时下最流行的编程语言之一，在诸多领域都有着广泛的应用。 目前Python的主流版本有Python2和Python3两个，在这里我们使用Python3来进行学习。 目录： 一、python的基本语法 二、python的基本数据类型 三、条件语句 四、循环语句 五、函数 六、文件 七、python常用模块 一、基本语法 1.Python用缩进划分语句块，缩进为四个空格或者一个TAB键，使用时要保持一致。 2.Python中使用print()输出，使用input()输入。 3.import和from … import … 可以进行包和模块的导入。 4.多个语句在一行中，要使用“;”分隔。 5.注释符是#，注释多行使用doc string(’’’…’’’，”””…”””)。 6.标识符：标识符对大小写敏感 标识符由字母，数字和下划线组成，其中第一个字符必须是字母或者下划线 二、基本数据类型 Python中常见的数据结构有六种：Number（数值）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Dictionary（字典）、Set（集合）。这些数据类型不仅可以提高Python的运行效率，还极大地提高了我们的开发效率。并且它们让Python的操作变得简单便捷。 在这6个标准的数据类型中： 不可变数据：3个：Number（数值）、String