代码入门网1.如何提升python程序性能呢?
使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
减少函数调用次数 对象类型判断时，采用isinstance（)最优，采用对象类型身份（id（)）次之，采用对象值（type（)）比较最次。 不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。
如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。
采用映射替代条件查找 映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。Python中也没有select-case语句。
直接迭代序列元素 对序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。 采用生成器表达式替代列表解析 列表解析（list comprehension），会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。
而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。 先编译后调用 使用eval（)、exec（)函数执行代码时，最好调用代码对象（提前通过compile（)函数编译成字节码），而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。
正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象（通过re.complie（)函数），然后再执行比较和匹配。 模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。
因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main（)函数中，主程序本身调用main（)函数。 可以在模块的main（)函数中书写测试代码。
在主程序中，检测name的值，如果为'main'（表示模块是被直接执行），则调用main（)函数，进行测试；如果为模块名字（表示模块是被调用），则不进行测试。
2.Python中的下划线
谢邀。
下划线非常有意思。一般有五种场景。
五种场景在Python中使用下划线有5种情况：用于存储解释器中最后一个表达式的值。>>> 1010>>> _10为了忽略具体的值。
x, _, y = (1, 2, 3) # x = 1, y = 3python更高版本，支持*x, *_, y = (1, 2, 44, 4, 5) # x = 1, y = 5赋予变量和函数特殊的含义和功能。 _internal_version = '1。
0' # 私有化，但不是编译器强制，依然可以访问list_ = List。objects。
get(1) # 避免和关键字冲突 class_='ClassName'） # 避免和关键字冲突 def __double_method(self)： # 避免覆盖类的属性。 class A: def __init__(self, a) #继承C风格的类初始化国际化，GNU gettext API。
import gettextgettext。bindtextdomain('myapplication','/path/to/my/language/directory')gettext。
textdomain('myapplication')_ = gettext。gettext# 。
print(_('This is a translatable string。'))py3 中可分开不同数字。
dec_base = 10_000_000print(dec_base) # 10000000下划线的由来：P的大牛，说，Python以C语言实现，并使用函数指针表来实现内置对象的各种功能（例如“get attribute”,“add”和“call”）。 为了在用户定义的类中定义这些默认属性的功能，他将各种函数指针映射为特殊方法名称，如__getattr__,__add__和__call__。
在C中实现新的Python对象时，必须定义这些名称和函数指针表之间的直接对应关系。然后blabla不断演进而来。
欢迎关注，解锁更多，共同进步。
3.现在Python的工作好找吗
这样的问题已经解答了很多次，今天再来回答一次吧。
1、现在Python的工作好找吗？现在Python可谓是越来越火，当然了学习的人员也是越来越多，但是仍有一部分人仍在观望，担心将来Python学习完不好找工作，那么Python到底好找工作吗？先来看看学完Python后能做什么？第一：Python web开发学完Python可以做web开发，因为现在中国学习Python的比较少，而招聘Python的却非常的多，国内的豆瓣、果壳网等，国外的Google、Dropbox等都在使用Python做web开发。 所以Python web是一个非常不错的选择方向。
第二：运维目前很多运维人还没有学习Python，但是Python给运维带来的价值非常的大，在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。 如果用Python来做运维将会事半功倍。
第三：数据分析现在无论是哪个行业的，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。在生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等领域都会运用Python进行科学和数字计算。
第四：自动化测试一切关于自动化的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提升工作效率。第五：3D游戏开发Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。第六：网络编程除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
第七：人工智能下个时代就是人工智能时代，很多人都在关注，而在人工智能时代最主流的开发语言就是Python，这是一个潜力最大的选择方向，所以学习Python不会错。 可以说Python在IT领域运用相当广泛，学完后可以从事很多方面的工作。
Python在最近几年已经进入了高峰热门期，许多的IT技术人员都开始转行做Python，甚至一些零基础的人员也都前来学习，由此可见Python的吸引力还是很大的，既然有吸引力市场上就一定有需求。 2、Python需求量怎么样？根据最新的一份数据报告显示，目前国内Python人才缺口高达40万，部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺， 年薪二十万都招不到人。
据职友集数据显示，Python各地招聘需求量如图。大家如果不信的话可以看下图小编从职友集获取到的最新Python招聘信息。
由此我们也能得知，目前Python开发工程师这一岗位人员是十分急缺的，而且现在的Python也是很好找工作的，所以现在选择学习Python肯定是明智之举。Python好找工作吗？需求量怎么样？现在这样的疑问你该消除了吧。
不过，虽然Python的需求量大，就业方向广，你如果技术不过关找工作也是会遇见问题的。 前提是技术一定要好。
想学好Python技术，可以来千锋武汉。全程面授教学，讲师全天陪伴，全国十几个校区，一地学习全国就业服务，可以去实地考察，试听了解一下。
希望我的回答能帮助到大家。
4.帮忙解释一下这段分治法的伪代码,或者翻译成python代码
这是将一个数组A中A[p]到A[q]分成数组L,A[q+1]到A[r]分成数组R，然后再按从小到大的顺序重新排序合并起来。
前提是A[p到q]和A[q+1到r]已经按重小到大顺序排好，不然这个函数没有意义。它是merge sort排序算法的一部分，先把数组分成两半，分别排序，在合并起来。
比如说数组已经对前半部分和后半部分完成排序[3,2,5,1,6,4]-->[2,3,5,1,4,6]。通过MERGE函数分成[2,3,5]和[1,4,6].然后组合成[1,2,3,4,5,6]。
5.python recursive
不用for有很多种方法，第一种最简单，python本身提供了一个算list所有元素总值的函数sum
def sum_ints(x):
if isinstance(x, int):
return x
if isinstance(x, list):
return sum(x)
第二种用reduce函数，这个函数在2.x时是内置函数，3.x被移动到functools模块中了。
def sum_ints(x):
if isinstance(x, int):
return x
if isinstance(x, list):
return reduce(lambda a,b : a+b , x)
这里的reduce其实就是很多函数型编程语言中的foldl函数
你问题中提到了recursive，那上面两种方法都投机了一点，用了python的函数而没有用递归
下面是递归的方法
def sum_ints(x):
if isinstance(x, int):
return x
if isinstance(x, list):
def sum_ints_rec(rx):
if rx:
return rx[0] + sum_ints_rec(rx[1:])
else:
return 0
return sum_ints_rec(x)
修改：
不好意思，只看了前面几行，没注意列表可能是多层的
修改一下应该就OK了
def sum_ints(x):
if isinstance(x, int):
return x
if isinstance(x, list):
if x:
if len(x) > 1:
return sum_ints(x[0]) + sum_ints(x[1:])
else:
return sum_ints(x[0])
else:
return 0
return 0
6.一套完整的python学习体系是什么,如何进行学习
以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习：阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。阶段七：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
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