Python-Fakultätssummenmethode
Python-Fakultätssummenmethode
Problembeschreibung:
Erhalten Sie die vom Benutzer eingegebene Ganzzahl n, geben Sie den Wert 1!+2!+…+n! aus.
Wenn der Eingabewert 0, negativ, nicht numerisch oder nicht ganzzahlig ist, wird eine Eingabeaufforderung ausgegeben: Falsche Eingabe, bitte geben Sie eine positive Ganzzahl ein.
(Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Methode 1:
#factTest1 def main(): a = input() sum = 0 if a.isdigit(): n = eval(a) if n > 0: fact = 1 for i in range(1, n+1): fact *= i sum += fact print(sum) else: print("输入有误,请输入正整数") else: print("输入有误,请输入正整数") main()
Methode 2: Rekursives Denken
#factTest2 import sys sys.setrecursionlimit(5000) def getSum(i): sum = 0 if i==0: return 0 else: for x in range(1,i+1): sum += fact(x) return sum def fact(m): if m==0: return 1 else: return m*fact(m-1) def main(): n = input() if n.isdigit(): a = eval(n) if a>0: result = getSum(a) print(result) else: print("输入有误,请输入正整数") else: print("输入有误,请输入正整数") main()
Problemzusammenfassung:
Bei der Verwendung der rekursiven Methode zum Ermitteln der Fakultät von 1024 ist eine Ausnahme aufgetreten: RecursionError: maximale Rekursionstiefe im Vergleich überschritten, überschritten Die maximale Rekursionstiefe. Einige Internetnutzer erwähnten, dass die standardmäßige maximale Rekursionstiefe in Python 1000 beträgt, aber bei tatsächlichen Tests trat auf meinem Computer eine Ausnahme auf, als sie 997 erreichte. Ich weiß nicht, was dies bestimmt. Um die Fakultät von 1024 berechnen zu können, muss daher der maximalen Rekursionstiefe ein größerer Wert zugewiesen werden. Folgende Methoden können hier verwendet werden:
import sys sys.setrecursionlimit(5000) #修改为5000
Darüber hinaus können Sie sich auch die maximale Rekursionstiefe anzeigen lassen:
import sys sys.getrecursionlimit() # output:1000
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Shutil.rmtree () ist eine Funktion in Python, die den gesamten Verzeichnisbaum rekursiv löscht. Es kann bestimmte Ordner und alle Inhalte löschen. 1. Basisnutzung: Verwenden Sie Shutil.rmtree (Pfad), um das Verzeichnis zu löschen, und Sie müssen FilenotFoundError, Erlaubnissekror und andere Ausnahmen verarbeiten. 2. Praktische Anwendung: Sie können Ordner, die Unterverzeichnisse und Dateien enthalten, in einem Klick löschen, z. B. temporäre Daten oder zwischengespeicherte Verzeichnisse. 3. ANMERKUNGEN: Der Löschvorgang wird nicht wiederhergestellt; FilenotFoundError wird geworfen, wenn der Weg nicht existiert. Es kann aufgrund von Berechtigungen oder Einstellungen fehlschlagen. 4. Optionale Parameter: Fehler können von ignore_errors = true ignoriert werden

Die Einführung in statistische Arbitrage Statistical Arbitrage ist eine Handelsmethode, die auf der Grundlage mathematischer Modelle Preisfehlanpassungen auf dem Finanzmarkt erfasst. Die Kernphilosophie beruht auf der mittleren Regression, dh, dass die Vermögenspreise kurzfristig von langfristigen Trends abweichen, aber schließlich zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. Händler verwenden statistische Methoden, um die Korrelation zwischen Vermögenswerten zu analysieren und nach Portfolios zu suchen, die normalerweise synchron verändern. Wenn das Preisverhältnis dieser Vermögenswerte ungewöhnlich abgewichen ist, ergeben sich Arbitrage -Möglichkeiten. Auf dem Kryptowährungsmarkt ist die statistische Arbitrage besonders weit verbreitet, hauptsächlich aufgrund der Ineffizienz und drastischen Marktschwankungen des Marktes selbst. Im Gegensatz zu den traditionellen Finanzmärkten arbeiten Kryptowährungen rund um die Uhr und ihre Preise sind äußerst anfällig für Verstöße gegen Nachrichten, Social -Media -Stimmung und technologische Upgrades. Diese konstante Preisschwankung schafft häufig Preisgestaltung und liefert Arbitrageure mit

Installieren Sie den entsprechenden Datenbanktreiber; 2. verwenden Sie Connect (), um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 3. Erstellen Sie ein Cursorobjekt; V. 5. Verwenden Sie Fetchall () usw., um Ergebnisse zu erhalten. 6. Commit () ist nach der Änderung erforderlich; 7. Schließlich schließen Sie die Verbindung oder verwenden Sie einen Kontextmanager, um sie automatisch zu behandeln. Der vollständige Prozess stellt sicher, dass die SQL -Operationen sicher und effizient sind.

Um eine virtuelle Python -Umgebung zu erstellen, können Sie das Venv -Modul verwenden. Die Schritte sind: 1. Geben Sie das Projektverzeichnis ein, um die Python-Mvenvenv-Umgebung auszuführen, um die Umgebung zu schaffen. 2. verwenden Sie SourceEnv/bin/aktivieren Sie in Mac/Linux und Env \ Skripts \ aktivieren in Windows; 3.. Verwenden Sie das Pipinstall -Installationspaket, Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Abhängigkeiten zu exportieren. V. Virtuelle Umgebungen können Projektabhängigkeiten isolieren, um Konflikte zu verhindern, insbesondere für die Entwicklung von Mehrfachprojekten, und Redakteure wie Pycharm oder VSCODE sind es ebenfalls

TorunapythonscriptWithArgumenteInvScode, configurelaunch.jsonByopeningTherunanddebugpanel, erstellte thelaunch.jsonFile, undaddingthesireSeiRedArgumentSthe "args" arrayWitHinTheconfiguration.2.Inthonscript, Useargparseys.Argvtoaccce

Verwenden Sie Multiprocessing.queue, um Daten zwischen mehreren Prozessen zu übergeben, die für Szenarien mehrerer Hersteller und Verbraucher geeignet sind. 2. Verwenden Sie Multiprocessing.Pipe, um eine bidirektionale Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen zwei Prozessen zu erreichen, jedoch nur für Zweipunktverbindungen; 3. Verwenden Sie Wert und Array, um einfache Datentypen im gemeinsamen Speicher zu speichern, und müssen mit Sperre verwendet werden, um Wettbewerbsbedingungen zu vermeiden. 4. Verwenden Sie den Manager, um komplexe Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher auszutauschen, die hoch flexibel sind, aber eine geringe Leistung haben und für Szenarien mit komplexen gemeinsamen Zuständen geeignet sind. Geeignete Methoden sollten basierend auf Datengröße, Leistungsanforderungen und Komplexität ausgewählt werden. Warteschlange und Manager eignen sich am besten für Anfänger.

Verwenden Sie Boto3, um Dateien auf S3 hochzuladen, um Boto3 zuerst zu installieren und AWS -Anmeldeinformationen zu konfigurieren. 2. Erstellen Sie einen Client über boto3.client ('s3') und rufen Sie die Methode upload_file () auf, um lokale Dateien hochzuladen. 3.. Sie können S3_Key als Zielpfad angeben und den lokalen Dateinamen verwenden, wenn er nicht angegeben ist. V. 5. ACL, ContentType, StorageClass und Metadaten können durch den Parameter exteralArgs eingestellt werden. 6. Für Speicherdaten können Sie Bytesio verwenden, um Wörter zu erstellen

Pythonlistscani Implementierungsaufnahme append () penouspop () popopoperations.1.UseAppend () zwei -glückselige StotetopeThestack.2.USEP OP () TOREMOVEANDRETURTHETOPHETOP -Element, EnsuringToCheCifthestackisnotemptoavoidEx -Regerror.
