pythonsizelist
❶ python如何申请超大二维矩阵
我试着跑了一下，也是报内存错误，原因就是内存不够，你可以试试使用numpy模块看看，然后运行numpy.zeros((43373 x 43373))，查看是否会报错array is too big，如果是这样说明你内存不够
❷ python如何统计列表的长度
参考代码：
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ];
list3 = ["a", "b", "c"];
len(list1)
len(list2)
len(list3)
Python支持列表切割(list slices)，可以取得完整列表的一部分。支持切割操作的类型有str, bytes, list, tuple等。它的语法是...[left:right]或者...[left:right:stride]。假定nums变量的值是[1, 3, 5, 7,]，那么下面几个语句为真：
nums[2:5] == [5, 7] 从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素。
nums[1:] == [3, 5, 7] 切割到最后一个元素。
nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。
nums[:] == [1, 3, 5, 7] 返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。
nums[1:5:2] == [3, 7] 从下标为1的元素切割到下标为5的元素但不包含下标为5的元素，且步长为2。
(2)pythonsizelist扩展阅读：
Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，类似于Perl, Ruby, Scheme, java。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
❸ python list 为什么有近乎无限大小的空间
跟C++里的vector原理差不多，当长度不够时动态增加。
❹ 为什么Python list的索引从0开始
如果你的l是如此定义的
List l=new ArrayList();
那么抛出此异常是非常正确的！因为java到源码如下：
public void add(int index, E element) {
if (index > size || index < 0)
throw new IndexOutOfBoundsException(
"Index: "+index+", Size: "+size);
//你的程序就符合index>size，所以就抛出IndexOutOfBoundsException
ensureCapacity(size+1); // Increments modCount!!
System.array(elementData, index, elementData, index + 1,
size - index);
elementData[index] = element;
size++;
}
❺ 求助，python的list转换为Java的ArrayList-CSDN论坛
#-*-coding:utf-8-*-
fromjava.utilimportArrayList
#JavaArrayList转Pythonlist
defCovertJlistToPlist(jList):
ret=[]
ifjListisNone:
returnret
foriinrange(jList.size()):
ret.append(str(jList.get(i)))
returnret
#Pythonlist转JavaArrayList
defCovertPlistTOJlist(pList):
ret=ArrayList()
foriinrange(len(pList)):
ret.add(i)
returnret
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问
❻ Python中dict为什么比list浪费内存求大神，感激不尽！！
可以翻阅python源码：
https://www.python.org/downloads/source/
List：
typedefstruct{
PyObject_VAR_HEAD
/*.list[0]isob_item[0],etc.*/
PyObject**ob_item;
/*ob_itemcontainsspacefor'allocated'elements.Thenumber
*currentlyinuseisob_size.
*Invariants:
*0<=ob_size<=allocated
*len(list)==ob_size
*ob_item==NULLimpliesob_size==allocated==0
*list.sort()temporarilysetsallocatedto-1todetectmutations.
*
*ItemsmustnormallynotbeNULL,exceptringconstructionwhen
*.
*/
Py_ssize_tallocated;
}PyListObject;Dict：
/*PyDict_.Thismanyslotsare
*(inthema_smalltablemember).
*Itmustbeapowerof2,andatleast4.8allowsdictswithnomore
*than5activeentriestoliveinma_smalltable(andsoavoidan
*additionalmalloc);
*majorityofdicts(consistingmostlyofusually-smallinstancedictsand
*usually-).
*/
#definePyDict_MINSIZE8
typedefstruct{
/*Cachedhashcodeofme_key.NotethathashcodesareClongs.
*WehavetousePy_ssize_tinsteadbecausedict_popitem()abuses
*me_hashtoholdasearchfinger.
*/
Py_ssize_tme_hash;
PyObject*me_key;
PyObject*me_value;
}PyDictEntry;
/*
,theremustbeatleastoneUnused
slot(NULLkey)inthetable.
Thevaluema_fillisthenumberofnon-NULLkeys(sumofActiveandDummy);
ma_usedisthenumberofnon-NULL,non-mmykeys(==thenumberofnon-NULL
values==thenumberofActiveitems).
-fulltable,weresizethetablewhen
it'stwo-thirdsfull.
*/
typedefstruct_dictobjectPyDictObject;
struct_dictobject{
PyObject_HEAD
Py_ssize_tma_fill;/*#Active+#Dummy*/
Py_ssize_tma_used;/*#Active*/
/*Thetablecontainsma_mask+1slots,andthat'sapowerof2.
*
*frequentlyneeded.
*/
Py_ssize_tma_mask;
/*ma_tablepointstoma_smalltableforsmalltables,elseto
*additionalmalloc'edmemory.ma_tableisneverNULL!Thisrule
*savesrepeatedruntimenull-testsintheworkhorsegetitemand
*setitemcalls.
*/
PyDictEntry*ma_table;
PyDictEntry*(*ma_lookup)(PyDictObject*mp,PyObject*key,longhash);
PyDictEntryma_smalltable[PyDict_MINSIZE];
};
PyObject_HEAD：
#ifdefPy_TRACE_REFS
/*-.*/
#define_PyObject_HEAD_EXTRA
struct_object*_ob_next;
struct_object*_ob_prev;
#define_PyObject_EXTRA_INIT0,0,
#else
#define_PyObject_HEAD_EXTRA
#define_PyObject_EXTRA_INIT
#endif
/*PyObject_.*/
#definePyObject_HEAD
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_tob_refcnt;
struct_typeobject*ob_type;
PyObject_VAR_HEAD：
/*PyObject_VAR_-size
*containerobjects.
*element,butenoughspaceismalloc'edsothatthearrayactually
*hasroomforob_sizeelements.Notethatob_sizeisanelementcount,
*notnecessarilyabytecount.
*/
#definePyObject_VAR_HEAD
PyObject_HEAD
Py_ssize_tob_size;/*Numberofitemsinvariablepart*/
❼ 如何利用Python做简单的验证码识别
先是获取验证码样本。。。我存了大概500个。
用dia测了测每个字之间的间距，直接用PIL开始切。
from PIL import Image
for j in range(0,500):
f=Image.open("../test{}.jpg".format(j))
for i in range(0,4):
f.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)).save("test{0}-{1}.jpg".format(j,i+1))
上面一段脚本的意思是把jpg切成四个小块然后保存
之后就是二值化啦。
def TotallyShit(im):
x,y=im.size
mmltilist=list()
for i in range(x):
for j in range(y):
if im.getpixel((i,j))<200:
mmltilist.append(1)
else:
mmltilist.append(0)
return mmltilist
咳咳，不要在意函数的名字。上面的一段代码的意思是遍历图片的每个像素点，颜色数值小于200的用1表示，其他的用0表示。
其中的im代表的是Image.open()类型。
切好的图片长这样的。
只能说这样切的图片还是很粗糙，很僵硬。
下面就是分类啦。
把0-9，“+”，”-“的图片挑好并放在不同的文件夹里面，这里就是纯体力活了。
再之后就是模型建立了。
这里我试了自己写的还有sklearn svm和sklearn neural_network。发现最后一个的识别正确率高的多。不知道是不是我样本问题QAQ。
下面是模型建立的代码
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import numpy as np
def clf():
clf=MLPClassifier()
mmltilist=list()
X=list()
for i in range(0,12):
for j in os.listdir("douplings/douplings-{}".format(i)):
mmltilist.append(TotallyShit(Image.open("douplings/douplings-{0}/{1}".format(i,j)).convert("L")))
X.append(i)
clf.fit(mmltilist,X)
return clf
大概的意思是从图片源中读取图片和label然后放到模型中去跑吧。
之后便是图像匹配啦。
def get_captcha(self):
with open("test.jpg","wb") as f:
f.write(self.session.get(self.live_captcha_url).content)
gim=Image.open("test.jpg").convert("L")
recognize_list=list()
for i in range(0,4):
part=TotallyShit(gim.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)))
np_part_array=np.array(part).reshape(1,-1)
predict_num=int(self.clf.predict(np_part_array)[0])
if predict_num==11:
recognize_list.append("+")
elif predict_num==10:
recognize_list.append("-")
else:
recognize_list.append(str(predict_num))
return ''.join(recognize_list)
最后eval一下识别出来的字符串就得出结果了。。
顺便提一句现在的bilibili登陆改成rsa加密了，麻蛋，以前的脚本全部作废，心好痛。
登陆的代码。
import time
import requests
import rsa
r=requests.session()
data=r.get("act=getkey&_="+str(int(time.time()*1000))).json()
pub_key=rsa.PublicKey.load_pkcs1_openssl_pem(data['key'])
payload = {
'keep': 1,
'captcha': '',
'userid': "youruserid",
'pwd': b64encode(rsa.encrypt((data['hash'] +"yourpassword").encode(), pub_key)).decode(),
}
r.post("",data=payload)