从零开始学Python（三）基本数据类型思维导图：一、数字类型及操作1、整数类型：与数学中的整数概念一致 ①可正可负，没有取值范围限制
②pow(x,y)，计算x^y
③4种进制表示形式：十进制，二进制（以0B或0b开头），八进制（以0O或0o开头），十六进制（以0X或0x开头）2、浮点数类型：与数学中实数的概念一致 （1）精度
①带有小数点及小数的数字
②浮点数取值范围和小数精度都存在限
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2024-02-27 09:58:32
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APScheduler sched 定时任务：1、 线程睡眠函数 sleep() ——粗暴！一直占有 CPU 资源，导致后续操作无法执行2、 threading.Timer(10, task, ()).start() # (间隔s，任务task, 函参) 3、 import sched# 初始化：第一
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2023-08-11 07:20:52
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一、浮点数不精确性在自算计中打开python命令行输入0.3+0.6我们可以看到输出结果是0.899999，出现这种结果和计算机中对于浮点数的保存方法有关。二、定点数的表达 假如我们使用四个字节表示一个0~9的整数，32位就可以保存8个这样的整数，使用左边的6个表示整数位，右边两个表示小数位，这样就可以表示0~999999.99范围的数，总共有
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2023-08-30 13:01:24
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在Kubernetes（K8S）中，Scheduler是一个关键的组件，它负责将新创建的Pod分配到集群中合适的节点上。如果你想使用Python编写自定义的Scheduler，这篇文章将帮助您了解如何实现Python Scheduler。首先，让我们来看看整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
原创
2024-05-24 10:31:23
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# Python中的调度器：scheduler
在编程中，我们经常需要执行定时任务或按计划执行某些操作。Python提供了一个内置模块`scheduler`，它可以帮助我们实现这些任务调度的功能。本文将向您介绍Python中的调度器模块`scheduler`，并提供一些示例代码来说明其使用方法。
## 调度器模块的功能
Python的调度器模块`scheduler`提供了一个简单的接口，用于
原创
2024-01-03 07:03:52
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# Python 每天定点任务执行指南
在这篇文章中，我们将教你如何使用Python实现一个每天定时执行某项任务。我们将逐步进行，包括所需的步骤以及需要的代码示例，确保你能够轻松上手。
## 任务流程概述
首先，让我们来看一下完成这一任务的大致流程，如下表所示：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
| -------- | ----------------
原创
2024-08-05 04:55:13
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在我最近的项目中遇到了“Python定点化”的问题，原来是要将一些计算与数据处理流程固化下来，让其在特定的输入条件下保持定义的状态。经过一番探索与实践，我将解决这一问题的过程记录下来，供大家参考。
## 环境准备
首先，我们需要准备一个能够兼容我们技术栈的环境。这里的技术栈包括以下几个组件：
- Python 3.x
- Flask
- PostgreSQL
- Docker
为了帮助大家
# Python定点运算：科普与实践
## 导言
在计算机科学领域中，浮点数运算是一个重要的概念。浮点数是一种用科学计数法表示的数字，可以包含整数部分和小数部分。然而，由于计算机内部的存储和表示方式的限制，浮点数运算可能会产生一些误差。这就引出了定点运算的概念。
定点运算是一种通过固定小数点来表示数字的运算方法，可以避免浮点数运算带来的误差。在本文中，我们将介绍Python中定点运算的基本概
原创
2024-07-04 04:08:03
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随着金融市场的不断发展，投资者对数据分析的需求日益增强。特别是在量化投资中，"定点复权"成为了一个重要的技术工具，它帮助我们更精准地调整投资收益和风险。本文将详细介绍如何在Python环境中实现“定点复权”，从版本对比到迁移指南，兼容性处理，以及最后的排错和性能优化，以确保你能顺利掌握这个过程。
## 版本对比
在这个环节，我们主要关注Python中不同库实现“定点复权”的特性差异。
| 库
## 调度器工作原理及Python实现
### 引言
在现代的计算机系统中，任务调度是非常重要的一项功能。通过合理地分配计算机系统的资源，可以提高系统的性能和效率。在日常生活中，我们经常使用各种调度器，比如作业调度器、进程调度器、任务调度器等。而在编程领域中，也有各种调度器工具可供使用，其中最常见的就是**任务调度器**。
任务调度器是一种能够按照预定的规则和时间表自动执行任务的工具。它可以
原创
2023-12-15 05:18:16
39阅读
# Python Scheduler：高效管理任务调度
在软件开发中，任务调度是一项重要的功能，尤其是在需要定期执行任务的场景中。Python提供了多种方式来实现任务调度，其中一个非常受欢迎的库是`APScheduler`。本篇文章将介绍`APScheduler`的基本用法，并包含示例代码以及应用场景。
## APScheduler简介
`APScheduler`（Advanced Pyth
原创
2024-09-18 04:44:45
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大家好，今天为大家分享一个非常好用的 Python 库 - schedule。Github地址：https://github.com/dbader/schedule在日常编程和系统管理中，经常会遇到需要定期执行某些任务的情况。Python 中的 Schedule 库为我们提供了一个强大的工具，可以轻松地实现任务调度和自动化。本文将深入探讨 Python Schedule 的特性、用法以及如何利用它
conda install package 和 pip install package 这两种方式优先使用哪一种都没关系，但需要考虑 package 调用顺序优先级以及避免重复安装，优先使用哪种就要一直保持，不能这次安装 package A 用 conda install 方式，下次安装 package B 用 pip install，如果经常这样安装 package 在以后调用的时候很可能报错。
## Python的Scheduler
### 引言
在编写Python程序时，我们经常会遇到需要定期执行某些任务的场景。为了实现这一目的，Python提供了许多调度器（Scheduler）工具，它们可以帮助我们在指定的时间间隔内自动执行任务。本文将介绍Python中常用的调度器，并提供相关代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这些工具。
### 1. APScheduler
APSched
原创
2023-11-11 04:27:43
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### 如何实现"Python Scheduler 异步"
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现"Python Scheduler 异步"。首先，让我们来看整个流程。
#### 流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个异步函数 |
| 3 | 使用scheduler调度任务 |
| 4 | 运行事件循环 |
原创
2024-07-12 06:31:39
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# 使用 Python Scheduler 实现每日任务调度
在现代软件开发中，我们经常需要定时执行一些任务。例如，定期备份数据库，爬取网页数据，或发送每日邮件通知。在 Python 中，有多种库可以实现这种调度功能。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 Python 的 `schedule` 库来实现每日任务的调度，并提供一些代码示例。
## 什么是 Python Scheduler？
`
Python中的scheduler模块是一个很有用的工具，它可以用来创建和管理定时任务。在实际开发中，我们经常需要处理一些需要定期执行的任务，比如定时备份数据、发送邮件、定期清理临时文件等等。scheduler模块可以帮助我们很方便地实现这些功能。
## 1. scheduler模块的安装和导入
在开始使用scheduler模块之前，我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装：
```pyt
原创
2024-01-10 12:04:02
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定点数 Python 的问题是一个涉及如何在 Python 中准确地表示和处理定点数的挑战，尤其是在需要高精度计算的场景下。接下来，我将详细记录解决这一问题的过程，覆盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及多协议对比。
## 协议背景
在计算机科学中，**定点数**是一种在固定小数位数上表示数字的方式。它与浮点数不同，浮点数可动态调整小数位数，但浮点数在某些情况下可能产生精度丢
# Python 定点转浮点
## 介绍
在编程中，数字经常以不同的形式出现。有时候我们需要将一个定点数（fixed-point number）转换为浮点数（floating-point number）来进行一些计算或处理。Python中提供了一些方法和函数来实现这个转换过程。本文将介绍定点数和浮点数的基本概念，然后讨论如何在Python中进行定点转浮点的操作。
## 定点数和浮点数
##
原创
2023-09-03 15:24:44
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在本篇文章中，我将深入探讨如何使用Python解决“定点寻路”问题。这个问题在多个应用场景中都有体现，例如机器人的路径规划、游戏中的角色移动、交通路网导航等。这一主题不仅涉及到基本的编程技巧，还包含了算法的发展、数据处理和性能优化等多个方面的知识。
### 协议背景
定点寻路最初出现于20世纪70年代，当时的算法主要基于简单的启发式搜索，随着计算能力的提升，逐步演变为更复杂的算法，如A*算法、
