如何用Python编写密码隐藏函数

def use_list(): str_before=input("请输入明文：") str_change=str_before.lower() str_list=list(str_change) str_list_change=str_list i=0 whilei

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自学Python:三种方法计算平方和

计算1-10的平方之和，下面是我手算的。如果是求100，1000，10000呢？手算要到什么时候。下面学习用Python计算，并且是3种不同的方法。

方法一：通过FOR循环完成

zs=0

for  i in range(1,11):

zs +=i**2

print(zs)

执行结果：

385

此方法是常用算法，不能够体现Python的优美风格，简单来说就是不够Pythonic。

方法二：列表生成法

qh= [i**2 for i in range(1,11)]

zs=0

zs=sum(x for x in qh)

print(zs)

执行结果：

385

此方法将占用大量的CPU和内存资源，如果计算的数量巨大的时候，会导致系统崩溃。

方法三：列表生成器法

zs=0

zs= sum(i**2 for i in range(1,11))

print(zs)

执行结果：

385

最后这个方法是通过生成器求和，你不产生列表，对内存占用保持不变，不会导致系统崩溃。

当然Python不可能就这三种方法，你还能想到那些方法呢？

而且这个时候想要计算100，1000，10000的平方和，那也是非常简单的事情。只要修改一下RANGE后面的结束值就可以了，计算结果分别如下：338350，333833500，333383335000。你能帮忙手动验证一下吗？

如果说你要计算的是立方和，也非常简单，只要修改i**2为i**3。

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python中random.random()和random.Random()的区别是什么

Python是完全面向对象的，因此所有的数据都是对象

random.random()生成0和1之间的随机浮点数float，它其实是一个隐藏的random.Random类的实例的random方法。

random.Random() 生成random模块里得Random类的一个实例，这个实例不会和其他Random实例共享状态，一般是在多线程的情况下使用。

两者的联系：

random.random()生成0和1之间的随机浮点数float，它其实是一个隐藏的random.Random类的实例的random方法。就是说你直接用random.random()的时候，其实有一个隐藏生成的random.Random类的实例，也就是random.Random()。random.random()和random.Random().random()作用是一样的。

在Python中进行加减乘除

上一节我们讲到了在Python中打印字符串，而字符串必须要使用单引号或双引号包围。

本节我们讲一下在Python中如何使用数字。

在Python中打印数字是不需要使用引号的，我们来看一下例子：

Python中不仅可以直接打印数字，还能对数字进行像数学中的加减乘除计算。我们来看一下：

上图中类似 print(3 + 8) 输出11，这是计算结果。

如果我们将其中的 3 + 8 用引号引起来，则会被解释为字符串，并按原样输出。

我们一起来看一下：

1.输出一个数值1000。

2.使用Python来计算69和48相加的结果。

3.使用Python计算100加60，减10，除以5，乘以2的结果。

4.输出字符串 9 * 7 。

第一题：

第二题：

第三题：

第四题：单引号和双引号都一样

参考：

pandas query

query-字符串表达式查询 2019/1/6

1.函数：

df.query（expr，inplace = False，** kwargs ）# 使用布尔表达式查询帧的列

参数：

# expr：str要评估的查询字符串。你可以在环境中引用变量，在它们前面添加一个'@'字符 。@a + b

# inplace=False：是否修改数据或返回副本

# kwargs：dict关键字参数

返回：DataFrame

注意：

# 默认修改Python语法''/'and'和'|'/'or'位运算符优先级高于布尔表达式，不同于Python

# 关键字参数parser='python'执行Python评估。

# engine='python' 用Python本身作为后端来传递评估表达式。不建议效率低。

# 默认实例df.index和 df.columns属性 DataFrame放在查询命名空间中，

# 这允许您将框架的索引和列视为框架中的列。标识符index用于帧索引;

# 您还可以使用索引的名称在查询中标识它。

性能：

# 涉及NumPy数组或Pandas DataFrames的复合表达式都会导致隐式创建临时数组

# eval/query用在数据（df.values.nbytes1万）性能提升明显；传统方法在小数组时运行得更快；

# eval/query好处主要时节省内存，以及有时候简洁得语法

# 可用指定不同解析器和引擎来运行这些查询；参见"Enhancing Performance" 。

实例1：

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=list('ABCD'))

# 实例1.1：python,numexpr 方式比较

result1 = df[(df.A 8) (df.B 9)] #python方式

result2 = pd.eval('df[(df.A 8) (df.B 9)]')#numexpr 方式

np.allclose(result1, result2) # True

# 实例1.2：eval,query,比较

# 相同点：计算表达式结果

# 不同点：eval若表达式为逻辑，结果返回bool数组;query则返回bool数组的数据

import numexpr

result3= df[df.eval('A8 B9')]

result4 = df.query('A 8 and B 9')

result3.equals(result4)                        #True 结果result1==result2==result3==result4

a=df.A;b=df.B

result5= df[numexpr.evaluate('(a8) (b 9)')]#等效；表达式不能含df.A

实例2：

# 实例2：@符合来标记本地变量

Cmean = df['C'].mean() #6.0

result1 = df[(df.A Cmean) (df.B Cmean)]

result1 = df.query('A @Cmean and B @Cmean')#等价

result1

实例3：多索引

# 实例3.1：列名

df.query('(A B) (B C)') #numexpr 方式 A,B,C为列名

# 实例3.2：单索引名+列名

df.query('a B and B C')  #a为单索引名，B,C为列名

df.query('index B C')    #index为单索引(非索引名)，B,C为列名

# 实例3.3：单索引名a与列名a相同

df.query('a 2')            # 用列'a',单索引名a与列名a相同列名称优先

df.query('index 2')        #index为单索引(非索引名),单索引名a与列名a相同列名称优先

# 实例3.4：列名为index- 应该考虑将列重命名

df.query('ilevel_0 2')      #ilevel_0为单索引(非索引名)

实例4：多索引MultiIndex

colors = np.random.choice(['red', 'blue'], size=6)

foods = np.random.choice(['eggs', 'meat'], size=6)

index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, foods], names=['color', 'food'])

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(6, 2), index=index)

df

# 实:4.1：索引名

df.query('color == "red"')

# 实例4.2：索引无名称

df.index.names = [None, None]

df.query('ilevel_0 == "red"') #ilevel_0第0级的索引级别

df.query('ilevel_1 == "meat"')#ilevel_1第1级的索引级别

实例5：

#实例5：多数据df - 具有相同列名（或索引级别/名称）

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), columns=list('abc'))+10

df2=df1+10

expr = '19 = a = c = 22'

result=list(map(lambda frame: frame.query(expr), [df1, df2]))

实例6：

# 实例6：Python与pandas语法比较

# 完全类似numpy的语法

# 实例6.1：比较运算符，逻辑运算符

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 3)), columns=list('ABC'))

df.query('(A B) (B C)')

df[(df.A df.B) (df.B df.C)]

df.query('A B B C')

df.query('A B and B C')

df.query('A B C') #全部等价

============================================================

# 实例6.2：==操作符与list对象的特殊用法

# ==/ !=工程，以类似in/not in

df.query('b == ["a", "b", "c"]')==df[df.b.isin(["a", "b", "c"])]

df.query('c == [1, 2]')

df.query('c != [1, 2]')

# using in/not in

df.query('[1, 2] in c')

df.query('[1, 2] not in c')

df[df.c.isin([1, 2])]# pure Python

============================================================

# 实例6.3：in与not in

df = pd.DataFrame({'a': list('abcdef'), 'b': list('fedfed'),'c': 5, 'd':5})

df.query('a in b and c d') #与其他表达式结合获得非常简洁查询

df[df.b.isin(df.a) (df.c df.d)]

result1=df[df.a.isin(df.b)]

result2=df.query('a not in b')

result3=df[~df.a.isin(df.b)] # pure Python

============================================================

# 实例6.4：布尔运算符not或~运算符否定布尔表达式

df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=list('ABC'))

df['bools'] = df.eval('C=5')

result1=df.query('not bools')

result2=(df.query('not bools') == df[~df.bools])

# 复杂表达式：

df.query('A B C and (not bools) or bools 2')              #短查询语法

df[(df.A df.B) (df.B df.C) (~df.bools) | (df.bools 2)]#等效于纯Python

python 怎么样隐式函数调用

最常用的是在类定义的方法，给一个property的装饰器，可以安装调用属性的方式调用

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