core python programming 3rd csdn
时间: 2024-01-16 15:00:53 浏览: 25
"Core Python Programming 3rd"(核心Python编程第三版)是一个面向初学者和有经验的Python程序员的教程书籍。它由作者Wesley J. Chun撰写,并推出了第三版。
这本书从Python的基础知识开始,逐步深入讲解了更高级的主题。它涵盖了Python编程的方方面面,包括Python的语法、数据类型、文件和输入/输出、流程控制、异常处理、函数、模块和包、面向对象编程、正则表达式、网络编程和数据库访问等。
这本书以易懂的方式解释了每个主题,并提供了许多实际的示例和练习,帮助读者深入理解Python的各个方面。每个章节都包含了详细的解释和示例代码,读者可以根据自己的需求和兴趣进行学习和实践。
此外,本书还介绍了一些Python开发中常用的工具和技术,如调试器、版本控制系统和单元测试等。这些技术不仅对于新手来说是很有用的,而且对于有经验的开发人员来说也提供了一些额外的学习资源。
无论是想要快速入门Python编程的新手,还是希望深入学习Python的有经验的程序员,这本书都是一本非常有价值的参考资料。它将帮助读者建立起对Python的坚实基础,并提供了丰富的示例和实践经验,使读者能够更好地掌握和应用Python编程技术。
相关问题
programming many core chips csdn
CSND这个名词代指的是中国软件开发者社区。编程许多核心芯片(programming many core chips)是指在一个芯片上集成了许多处理器核心,以增加计算和处理能力。通过CSND进行编程,可以利用这种多核心芯片的优势,让程序能够更高效地运行和处理更多的任务。
编程多核心芯片需要考虑以下几个方面:
首先,要了解多核心芯片的架构和特性。不同的多核心芯片可能有不同的架构和认知方式,了解这些特性可以帮助开发者更好地利用多核心的并行性,提高程序的效率。
其次,要学会使用并行编程的技术。并行编程可以将任务分解成多个子任务,并且同时执行这些子任务,从而提高程序的运行速度。在CSND上,可以了解多线程、多进程等并行编程的技术,以及相应的编程语言和工具。
另外,要学会如何合理地利用多核心资源。编程多核心芯片需要考虑到资源的分配和调度,避免核心之间的竞争和冲突。合理地分配任务和资源,可以使程序获得最大的并行性和吞吐量。
最后,要进行性能优化和调试。编程多核心芯片不仅需要保持程序正确性,还需要提高程序的性能和效率。通过优化算法、减少数据传输、避免资源争用等方式,可以进一步提升程序的运行效率。
综上所述,编程多核心芯片需要掌握相关的架构、并行编程技术、资源调度和性能优化等技术。通过CSND等社区的学习和交流,开发者可以更好地利用多核心芯片的能力,开发出高效、稳定的程序。
k core python
K-core 是一种图论中的核心分解算法,用于识别网络中的稠密子图。在 Python 中,可以使用 NetworkX 库来实现 K-core 算法。具体来说,可以使用 NetworkX 中的 `k_core` 函数来实现,该函数接受一个图形参数和一个 k 值参数,并返回一个 k 核心子图。以下是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
# 添加边
G.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 5)])
# 计算 2 核心子图
k_core = nx.k_core(G, k=2)
# 输出节点列表
print(list(k_core.nodes()))
```
输出结果为 `[2, 3, 4, 5]`,表示该图的 2 核心子图包含节点 2、3、4 和 5。