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text string | source dict | processing dict |
|---|---|---|
列表推导是一种在方括号内包含 for 循环的表达式，用于生成一个新的列表。生成器表达式是一种在圆括号内包含 for 循环的表达式，用于产生一个生成器对象。多重集是一个数学概念，表示从集合元素到其出现次数之间的映射关系。工厂是一个函数，通常作为参数传递，用于创建对象。 | {
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"chapter": "13.1 词频统计跟往常一样，你最起码也得先自己尝试做一下这些练习，然后再看参考答案。",
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interface：对如何使用一个函数的描述，包括了函数名，以及对实际参数和返回值的描述。refactoring：对一份能工作的程序进行修改，改进函数交互接口以及提高代码其他方面质量的过程。development plan：写程序的过程。docstring：一个在函数定义的顶部的字符串，讲解函数的交互接口。precondition：函数开始之前，调用者应当满足的要求。postcondition：函数结束之前应该满足的一些要求。 | {
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"chapter": "3.11 为啥要用函数？",
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def binomial_coeff(n, k):"""Compute the binomial coefficient "n choose k" | {
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"chapter": "19.11 练习下面的函数是递归地计算二项式系数的。",
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斐波拉契数列是一个广泛应用于展示递归定义的数学函数，其定义如下：fibonacci(0)等于0，fibonacci(1)等于1， | {
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"chapter": "4 练习4下面的代码输出会是什么？画一个栈图来表示一下如下例子中程序输出结果时候的状态。",
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Pandas 数据结构还可以使用 Fill 方法进行内部对齐运算：如有不一致的索引，则使用 NA 值。 | {
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我再教你一个小技巧。如果你倒着阅读的话，代码可能会变得更容易理解。让我们试一下，一样是那行：state 和 city 是作为参数传递给一个函数，位置在 '_find' 然后寻找，目的地为 cities 这个位置，最后赋值给 city_found。还有一种方法读它，这回是“由里向外”。找到表达式的中心位置，此次为 ['_find']。逆时针追溯，首先看到的是一个叫 cities 的字典，这样就知道了 cities 中的 _find 元素。上一步得到一个函数。继续逆时针寻找，看到的是参数。参数传递给函数后，函数会返回一个值。然后再逆时针寻找。最后，我们到了 city_found = 的赋值位置，并且得到了最终结果。数十年的编程下来，我在... | {
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"book_title": "079-笨方法学python 第二版",
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在函数内部建立的变量，包括形参，都是局部的，仅在函数体内部存在。例如，定义一个函数接收两个实参并将它们连接后调用另一个函数输出结果，当该函数运行完毕后，其内部定义的变量会被销毁。如果在函数外部尝试访问该变量，会引发名称错误异常。形式参数同样具有局部作用域，在定义它的函数外部不存在对应的变量。为了追踪变量的作用域和生命周期，可以使用栈图。栈图不仅表征变量的值，还标识变量所属的函数。每个函数在栈图中用一个框架表示，框架内包含函数的形参和局部变量。栈图中的框架顺序反映了函数调用的层级关系，最外层的框架属于主函数。当函数调用出现错误时，Python会打印出追溯信息，包括出错的文件、行号、当前运行的函数以及调用链，追溯中函数的排列顺序与栈图中... | {
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"chapter": "1.9 练习你读这本书的同时最好手边有台电脑，这样你就能把样例在电脑上随时运行来看看效果了。",
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在了解了如何连接分析页面并剥离CSS代码后，我们可以编写Python脚本来打印上传的可疑文件的扫描结果。首先，脚本连接到返回扫描消息的文件页面，一旦该页面返回一个HTTP 302重定向到分析页面，便可以使用正则表达式读取检测率并将CSS代码替换为空字符串，最后将检测率字符串打印到屏幕上。通过添加选项解析功能，我们构建了一个能够上传文件、使用在线服务扫描并打印检测率的脚本。
为了验证杀毒程序是否能成功检测恶意软件，我们测试了一个已知的Windows TCP绑定Shell。使用Metasploit默认的编码器将其编码为标准Windows可执行程序后，上传至扫描服务，结果显示14个杀毒引擎中有10个检测出该文件是恶意的，表明该文件未能躲... | {
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SchoolMember类的子类Teacher和Student通过调用父类构造函数初始化姓名和年龄，并分别添加薪资和分数属性，在初始化时打印相应信息。创建Teacher和Student实例后，将它们存入列表，通过循环调用tell方法，展示多态性，即同一方法在不同子类中有不同表现。
文件操作示例中，首先以写入模式打开文件poem.txt，将多行字符串写入其中；随后以默认读取模式重新打开该文件，逐行读取内容，当读取到空行时表示文件结束。
使用pickle模块进行对象序列化与反序列化。定义文件名shoplist.data，将列表shoplist写入该文件。删除原列表变量后，从文件中加载对象并打印，验证数据持久化存储与恢复功能。
异常... | {
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我在半年多前开始学习使用Python编程语言。正如Swaroop在本书中所说的那样，它很快就成为“我最喜欢的编程语言”。目前我的几乎所有编程工作都使用Python。从我的切身体会来说，Python最大的特点就是易懂、易用、高效率。我相信，如果你已经学完了本书，并且尝试着编写了一些程序后，你一定会有相同的感受。
Swaroop C.H.的这本书是我学习Python时的第一本教材。它简单明晰，可以在最短的时间内把你领进Python的世界。它不是很长，但是覆盖了几乎所有重要的Python知识。在第一次读本书的时候，我就深切的感到这是给Python初学者的一本极佳教材，应该是每一位Python初学者的第一本教材。
我利用业余时间翻译了这... | {
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编程，尤其是调试的过程，有时候会给人带来强烈的挫败感。面对特别复杂的状况，你可能就感到愤怒、压抑，或者特别难受。别担心，这些都是正常人对计算机的正常反应。计算机工作正常了，我们会觉得他们像是队友一样；一旦工作出错了，对我们很粗暴，我们对他们的反应就像是对待粗暴可恨的人一样。为这些反应做好心理准备，这样你在遇到类似情况就更好应对了。我们也可以把计算机当做一个有一定优点但也有特定缺陷的员工，比如速度快精度高，但缺乏共鸣和应对大场面的能力。你的工作就是做个好的经理人：尽量充分利用员工优势并降低他们缺陷的作用。然后想办法把你的情绪用在解决问题上，而不要让过激的反应干扰工作效率。调试的过程挺烦人的，但这个本领很有价值，而且在编程之外的其他领域... | {
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"chapter": "1.7 调试程序员也会犯错的。由于很奇妙的原因，程序的错误被叫做bug，调试的过程就叫debug了。",
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Matplotlib 是 Python 的二维绘图库，用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形。它支持多种绘图方式，包括用线或标记连接点、缩放或着色未连接的点、绘制等宽纵向矩形、等高横向矩形、与轴平行的横线、与轴垂直的竖线、填充多边形以及填充 y 值和 0 之间的一维数据。对于二维数据或图片，可以使用色彩表或 RGB 数组进行显示，并设置插值方式、最小值和最大值。向量场可以通过为坐标轴添加箭头、绘制二维箭头或使用 streamplot 来可视化。数据分布可以通过直方图、箱形图和小提琴图来展示。二维数组可以绘制为伪彩色图、等高线图或等高线标签图。
在绘图过程中，可以绘制多条曲线，设置线条透明度、颜色、标记样式（如点或圆圈）、线... | {
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"book_title": "Python数据科学速查表 - Matplotlib 绘图",
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一个典型的Python安装可能会包括很多第三方模块和包，要配置这些包，解释器首先导入site模块。site模块的任务就是搜索包文件，必要时向sys.path添加搜索目录。另外，site模块也设置Unicode字符串转换的默认编码。从Python 2.1开始，当一个新的语言特性首次出现在发行版中时，如果该特性与旧版Python不兼容，则该特性将被默认禁用。要启用这些特性，使用语句from __future__ import *。举例来说：from __future__ import nested_scopes。如果使用这个语句，则该语句必须是模块或程序的第一个语句。此外，__future__模块中存在的特性最终将成为Python语言标... | {
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"book_title": "Python精要参考(第二版)_翻译",
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列表使用标记为list的小盒子表示，盒子外面是列表的名字，盒子内是列表元素。例如，cheeses是一个包含0、1、2三个元素的列表，numbers包含两个元素且第二个元素值被重新赋值，empty是不包含元素的空列表。列表的索引格式与字符串相同：任意整型表达式均可作为索引；读取或写入不存在的元素会引发IndexError；负索引表示从列表末尾向前倒序计数。in运算符可用于检查元素是否存在于列表中。
遍历列表最常用的是for循环，语法与遍历字符串相同。若需更新元素，需结合range和len函数通过索引进行：len返回元素数量，range生成从0到n-1的索引序列，循环体内通过索引读取旧值、修改并赋新值。空列表的for循环体不会执行。列... | {
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"chapter": "7.6 算法牛顿法是算法的一个例子：通过一系列机械的步骤来解决一类问题（在本章中是用来计算平方根）。",
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数学操作通过对象特殊方法实现。__add__、__sub__、__mul__、__div__、__mod__、__divmod__、__pow__、__lshift__、__rshift__、__and__、__or__、__xor__分别对应加法、减法、乘法、除法、取模、divmod、幂运算、左移、右移、按位与、按位或和按位异或操作。反向运算方法如__radd__等允许其他对象与当前对象进行运算。原地运算方法如__iadd__()和__isub__()用于实现增量赋值，如a+=b，其优势在于若self参数非共享，可直接修改self值而无需创建新对象，从而优化性能。类型转换方法如int()、long()、float()和comple... | {
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"book_title": "Python精要参考(第二版)_翻译",
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factorial(1.5)会引发RuntimeError: Maximum recursion depth exceeded，看起来像是无穷递归。这是因为函数的基准条件是n等于0，如果n不是整数，就无法达到基准条件，从而进入无穷递归。在第一次递归调用时，传递的n值是0.5，下一步变为-0.5，此后数值越来越小（成为更小的负数），但永远无法到达0。面对这种情况，有两种选择：一是尝试将阶乘函数改写成支持浮点数参数的形式（即伽玛函数，但这超出了本书范围）；二是让阶乘函数检查参数类型。我们采用第二种方法。
可以使用内置的isinstance函数来判断参数类型，同时还需要确保参数大于0。修改后的代码如下： | {
"book_id": "6e28c2470aa2",
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"chapter": "6.8 检查类型如果我们让阶乘使用1.5做参数会咋样？",
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可以通过扩展处理Twitter的能力来增强自动化信息收集程序。互联网上存在无限资源和无数种数据分析方法，因此需要扩大自动化收集信息程序的能力。我们将侦查功能封装为一个类，用于检索位置、兴趣和Twitter数据。该类包含初始化方法，接收用户句柄并获取推文；获取推文的方法通过构建查询字符串，利用浏览器打开Twitter搜索接口，解析返回的JSON对象，提取发件人、地理位置和文本内容，并存储在新结果中。查找兴趣的方法遍历所有推文，使用正则表达式提取链接、提及的用户和标签。对于链接，程序会打开URL以获取最终重定向地址；对于用户和标签，直接提取并排序后返回。定位城市的方法读取城市文件列表，遍历推文的地理位置字段和文本内容，统计匹配的城市并返... | {
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攻击者使用Metasploit框架利用ms10_002_aurora漏洞，通过配置LHOST为10.1，启动反向连接处理器监听10.10.10.112的443端口，并生成包含恶意代码的URL供受害者访问。当受害者主机10.10.10.107访问该URL时，攻击者成功发送Internet Explorer内存损坏利用载荷，随后向受害主机发送240字节的Stage载荷，最终建立会话1，获得对Windows XP系统的命令行控制权限。
虽然许多罪犯传播假反病毒软件利用了多种攻击向量，但假冒杀毒软件在2009年盗取了超过4300万用户的信用卡信息，且数量仍在持续增长。Conficker蠕虫在2008年下半年迅速蔓延，感染了200多个国家的... | {
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这段脚本会在启动和关机时自动调用。一般，通用的启动脚本结构如下：设置路径和启动选项，定义ZOPE_HOME、PYTHON_BIN、ZOPE_OPTS等环境变量，并导出EVENT_LOG_FILE和EVENT_LOG_SEVERITY。脚本通过umask设置权限，切换至ZOPE_HOME目录，并根据传入参数执行不同操作。若参数为start，则执行启动服务命令；若为stop，则通过读取PID文件终止服务；若为restart，则先停止再启动服务。该脚本支持start、stop、restart三种操作模式。
在MS Windows系统中，最普遍的自动启动Zope方式是以服务方式安装。对于Windows 95/98/Me，需要在启动文件夹中... | {
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"book_title": "ZOPE 2 教程",
"chapter": "第十五章 Zope 服务Zope 中有些服务对象。这些服务对象完成一些基础性的功能。",
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我们将所有的代码片段整合在一起，便得到了一个功能强大的脚本来检查 Skype 资料数据库。该脚本可以打印配置文件信息、联系人地址、通话记录，甚至是存储在数据库中的消息。我们可以在 main() 函数中添加一些选项解析，利用 OS 模块的功能确保在调查数据库时执行每个函数之前配置文件存在。
首先定义 printProfile 函数以提取账户信息。连接数据库后，执行 SQL 查询以获取全名、Skype 用户名、城市、国家以及配置文件时间戳。查询结果被格式化输出，显示用户名称、Skype 用户名、位置（城市和国家）以及配置文件日期。
接着定义 printContacts 函数以提取联系人信息。执行 SQL 查询以获取显示名称、Skyp... | {
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Google URL搜索参数提供了许多有价值的额外信息，这些信息对建立你的Google搜索记录器很有用。解析出的查询、先前查询、语言、特定的短语搜索文本类型或者受限制的站点都可以添加到我们的记录器中。更多信息请参考相关文档。
FTP协议缺乏任何加密算法来保护用户认证，黑客能轻松拦截这些凭证，特别是当受害者在未加密的网络中使用时。FTP协议通过明文交换凭证，例如USER命令后接用户名，PASS命令后接密码。为了拦截这些凭证，我们可以寻找包含USER和PASS字符串的数据包，并设计正则表达式来捕获这些信息，同时从数据包中剥离IP地址，因为不知道服务器的IP地址，用户名和密码是毫无价值的。
我们可以编写一个Python脚本来实现FTP... | {
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逆向阅读，在每一行的上面加一行注解。倒着朗读出来，找出自己的错误。从现在开始，把你的错误记录下来，写在一张纸上。在开始下一节习题时，阅读一遍你记录下来的错误，并且尽量避免在下个练习中再犯同样的错误。记住，每个人都会犯错误。程序员和魔术师一样，他们希望大家认为他们从不犯错，不过这只是表象而已，他们每时每刻都在犯错。
格式化字符串使用 `%r` 可以打印出变量的原始表示形式。例如，定义 `formatter = "%r %r %r %r"`，然后分别传入整数、字符串、布尔值以及格式化字符串本身进行打印。这有助于观察不同数据类型在输出时的具体表现。
在习题9中接触了一些新东西，展示了两种让字符串扩展到多行的方法。第一种方法是在月份之间... | {
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"book_title": "079-笨方法学python 第二版",
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Python内建类型包括None、数值、序列、映射、可调用类型、模块、类、类实例和文件等。None表示空对象，如果一个函数没有显式地返回一个值，None就被返回。None经常被用做函数中可选参数的默认值，None对象没有任何属性，其布尔值为假。
Python拥有四种数值类型：整型、长整型、浮点类型以及复数类型。所有数值类型都是不可变类型。整数类型用来表示从-2147483648到2147483647之间的任意整数，在系统内部，一个整数以一个32位或者更多位的二进制补码形式储存。如果某次整数运算的结果超出了这个表示范围，一般情况下Python会自动将运算结果由整型升级为长整型返回，不过在有些情况下会引发一个溢出异常。长整数可以表示任... | {
"book_id": "d1050169ccfd",
"book_title": "Python精要参考(第二版)_翻译",
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异常是指程序在运行时被探测到的错误。语义是指程序的意义。语义错误是指程序中存在的错误，导致程序执行了程序员未预期的操作，未能完成设计的功能，而是执行了其他行为。
在编程学习中，建议在交互模式下故意尝试各种错误以观察结果。例如，尝试将赋值语句反转（如42=n），尝试连续赋值（如x=y=1），或在Python语句末尾添加单引号、分号或句号，以及尝试使用数学中省略乘号的写法（如xy）进行乘法运算。
可以将Python解释器作为计算器完成以下练习：首先，计算半径为5的球体体积，公式为三分之四乘以圆周率乘以半径的立方。其次，计算购买60本书的总费用，假设书价24.95美元，书店打六折，第一本运费3美元，后续每本运费0.75美元。最后，计算... | {
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"chapter": "1.9 练习你读这本书的同时最好手边有台电脑，这样你就能把样例在电脑上随时运行来看看效果了。",
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在程式中指定降維成兩個主成份，確保可以使用散佈圖視覺化，並觀察用兩個主成份是否可以將不同的目標值區隔開。首先載入 digits 資料集，定義顏色列表以區分不同類別，並透過迴圈將降維後的數據根據目標值分類繪製成散佈圖。設定座標軸標籤分別為第一主成份與第二主成份，並添加圖例與標題。完成後可透過視覺化結果觀察數據分佈。若需製作更高階且美觀的繪圖套件，可考慮使用其他工具；若使用 Jupyter Notebook 進行開發，則無需執行顯示圖形的指令。
接下來分析繪圖程式碼的邏輯：首先將不同顏色儲存在列表中，由於相異的目標值有十個（0 到 9），因此指定十種不同顏色標示。其次設定 x 軸與 y 軸，分別選出降維數據的第一欄與第二欄，並根據不同... | {
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Python提供了内置的一个函数，名叫input，这个函数会停止程序运行，等待用户来输入一些内容。用户按下Enter回车键，程序就恢复运行，input函数就把用户输入的内容作为字符串返回。在Python2里面，同样的函数名字不同，叫做raw_input。
在用户输入内容之前，最好显示一些提示，来告诉用户需要输入什么内容。input函数能够把提示内容作为参数。提示内容末尾的\n表示要新建一行，这是一个特殊的字符，表示换行。因为有了换行字符，所以用户输入就跑到了提示内容下面去了。
如果你想要用户来输入一个整形变量，可以把返回的值手动转换一下。如果用户输入的是其他内容，而不是一串数字，就会得到一个错误了。稍后我们再来看看如何应对这种错... | {
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"chapter": "5.11 键盘输入目前为止咱们写过的程序还都没有接收过用户的输入。这写程序每次都是做一些同样的事情。",
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使用以下语句导入 Numpy 库：import numpy as np。创建数组的方法包括：np.zeros((3,4)) 创建值为0的数组；np.ones((2,3,4),dtype=np.int16) 创建值为1的数组；d = np.arange(10,25,5) 创建均匀间隔的数组（指定步进值）；np.linspace(0,2,9) 创建均匀间隔的数组（指定样本数）；e = np.full((2,2),7) 创建常数数组；f = np.eye(2) 创建2x2单位矩阵；np.random.random((2,2)) 创建随机值的数组；np.empty((3,2)) 创建空数组。
数组计算方面，支持基本算术运算。减法可通过 g... | {
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当一个Web应用程序收到超过它所能承受的请求数量时，会变得缓慢并且响应迟钝。最坏的情况是，请求太多以至于使得服务器完全超载，停止处理请求，甚至可能瘫痪。这对于任何类型的服务器应用程序来说都会是一个问题，而不仅仅是Zope。这个问题的最直接的解决方法是使用多台计算机，因此一旦某台计算机失效了，另外一台得以继续为Web站点提供服务。并且按照这种方式可以根据需要进行扩展。
使用多台计算机有明显的好处，但是也有一些缺点。例如，如果你有五台计算机在运行Zope，那么你就必须确保所有这五台安装有Zope的计算机上拥有相同的信息。如果你只有一些静态对象，那么这不是一个非常困难的任务，但是对于大型的拥有上千个迅速变化的对象的大型站点，要手工保持五... | {
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内建函数isinstance(obj, cname)用来测试obj对象是否是cname的实例。如果是，函数就返回True。例如，定义类A和类B，其中B继承自A，以及类C。创建实例a、b、c后，isinstance(a, A)返回True，isinstance(b, A)返回True，因为B源自A；isinstance(b, C)返回False，因为C与A没有派生关系。同样地，内建函数issubclass(A, B)用来测试类A是否是类B的子类：issubclass(B, A)返回True，issubclass(C, A)返回False，issubclass(A, A)永远返回True。isinstance()函数也可以用于检查任意内... | {
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下列内建函数提供了显式的类型转换操作：int(x [,base])将x转换为一个整数；long(x [,base])将x转换为一个长整数；float(x)将x转换到一个浮点数；complex(real [,imag])创建一个复数；str(x)将对象x转换为字符串；repr(x)将对象x转换为表达式字符串，注意str()函数和repr()函数返回的结果经常是不同的，repr()函数取得对象的表达式字符串表示，通常可以使用eval()函数来重新得到这个对象，而str()产生一个对象的简洁格式表示（用于print语句）；eval(str)用来计算在字符串中的有效Python表达式，并返回一个对象；tuple(s)将序列s转换为一个元组；... | {
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在尝试使用默认的 sqlite3 打开 cookies.sqlite 数据库时，可能会报告文件被加密或不是数据库。默认安装的 SQLite3 版本是 3.6.22，不支持 WAL 日志模式。最新版本的 Firefox 使用 PRAGMA journal_mode=WAL 模式在 cookies.sqlite 和 places.sqlite 数据库中。试图用旧版本的 SQLite3 或者是 sqlite3 模块会报错。例如，执行 select * from moz_cookies; 会返回 Error: file is encrypted or is not a database。在升级你的 SQLite3 二进制文件和 Python... | {
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如果传入参数 L 为 None，则将其初始化为空列表。在 Python 中，列表和元组是常用的可变和不可变序列。当函数需要接收任意数量的参数时，可以使用可变参数。例如，定义一个计算平方和的函数，如果直接传入列表或元组，需要解包；或者在函数定义中使用星号前缀 *numbers 来接收任意数量的位置参数，此时 numbers 在函数内部是一个元组。此外，还可以定义关键字参数，使用双星号前缀 **kw 来接收任意数量的关键字参数，此时 kw 在函数内部是一个字典。结合位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数，可以定义非常灵活的函数签名。例如 def func(a, b, c=0, *args, **kw)，调用时 Python 会按照顺序... | {
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在字典中，项是键值对的另一个名称。键是字典中作为键值对第一部分出现的对象。值是字典中作为键值对第二部分出现的对象，这与之前提到的“值”概念不同，在字典使用中特指键值而非数值。实现是指执行计算的一种方式。哈希表是实现 Python 字典所使用的算法。哈希函数是哈希表用来计算键位置的函数。可散列是指具有哈希函数的类型，不可变类型如整数、浮点数和字符串是可散列的，而可变类型如列表和字典则不是。查找是一种字典操作，它接受一个键并找到对应的值。逆向查找是一种字典操作，它接受一个值并找到一个或多个映射到该值的键。raise 语句是故意抛出异常的语句。单元素集是只包含单个元素的列表或其他序列。调用图是一种图解，显示程序执行期间创建的每个帧，并用箭... | {
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"chapter": "7.6 算法牛顿法是算法的一个例子：通过一系列机械的步骤来解决一类问题（在本章中是用来计算平方根）。",
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对于自定义类对象，可以通过定义转换函数将其转换为字典，进而序列化为JSON字符串。例如，定义一个Student类，包含name、age和score属性。在序列化时，可以使用json.dumps()函数，并传入default参数指定一个将对象转换为字典的函数。如果类中定义了__dict__属性，可以直接使用lambda obj: obj.__dict__作为默认转换函数。需要注意的是，如果类使用了__slots__限制属性，则无法直接通过__dict__访问所有属性。
在反序列化JSON字符串为自定义对象时，可以使用json.loads()函数，并传入object_hook参数指定一个将字典转换为对象的函数。例如，定义一个dict2... | {
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书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外，本书附有大量的图表和插图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。
Python 是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。随着 NumPy、SciPy、matplotlib、ETS 等众多程序库的开发，Python 越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件 MATLAB 相比，Python 是一门真正的通用程序设计语言，比 MATLAB 所采用的脚本语言的应用范围更广泛... | {
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在Python中，可以使用try...except...finally结构来处理异常。try块用于包裹可能抛出异常的代码，如果发生异常，程序会跳转到对应的except块执行；如果没有发生异常，则跳过except块。finally块无论是否发生异常都会执行，通常用于释放资源。例如，当除数为0时，会触发ZeroDivisionError异常，程序进入对应的except块打印错误信息。如果希望捕获多种异常，可以在一个except块中列出多个异常类型，或者使用多个except块分别处理不同的异常。Python的异常类继承自BaseException，常见的标准错误如ValueError、TypeError等都继承自StandardError... | {
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还可以先定义一个从下标计算数值的函数，然后用fromfunction()通过此函数创建数组。fromfunction()的第一个参数为计算每个数组元素的函数，第二个参数指定数组的形状。因为它支持多维数组，所以第二个参数必须是一个序列。上例中第二个参数是长度为1的元组(10,)，因此创建了一个有10个元素的一维数组。下面的例子创建一个表示九九乘法表的二维数组，输出的数组a中的每个元素a[i, j]都等于func2(i, j)。
一维数组的元素存取可以使用和列表相同的方式对数组的元素进行存取。用整数作为下标可以获取数组中的某个元素；用切片作为下标可以获取数组的一部分，包括起始下标但不包括结束下标。切片中省略开始下标，表示从a[0]开始... | {
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在面向对象编程中，继承允许子类复用父类的功能。例如，定义一个 Animal 基类，其包含 run() 方法。Dog 和 Cat 作为子类继承自 Animal，它们可以拥有自己的 run() 实现。当创建 Dog 和 Cat 实例并调用 run() 时，分别执行各自类中的逻辑。这种机制体现了多态性：无论传入的是 Dog、Cat 还是其他继承自 Animal 的对象，只要它们实现了 run() 方法，就可以被统一处理。
为了验证对象的类型，可以使用 isinstance() 函数。它检查一个对象是否属于某个类或其子类。例如，如果 Dog 继承自 Animal，那么 Dog 的实例既是 Dog 类型也是 Animal 类型。相反，Ani... | {
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CPU 处理速度极快，远超磁盘 I/O 的速度，导致 CPU 经常处于空闲状态。为了解决这个问题，引入了缓冲区的概念。缓冲区是内存中一块特定的区域，用于暂时存储数据。当程序需要读取数据时，先从磁盘读取大量数据到缓冲区，然后 CPU 直接从缓冲区快速读取数据，从而减少磁盘 I/O 次数。同理，当程序需要写入数据时，先将数据写入缓冲区，待缓冲区满或程序关闭时，再一次性将数据写入磁盘。这种机制显著提高了 I/O 操作的效率。在 Java 中，流（Stream）是进行 I/O 操作的核心抽象。输入流（Input Stream）用于从源（如文件、网络）读取数据到程序，输出流（Output Stream）用于将程序中的数据写入目标（如文件、网络... | {
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在Python中，列表（list）是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。列表的索引从0开始，例如访问第一个元素使用`L[0]`，访问最后一个元素可以使用负数索引`L[-1]`。元组（tuple）是另一种有序列表，与列表不同的是，元组一旦初始化就不能修改。因此，元组没有`append()`、`insert()`等方法。创建元组时，如果只有一个元素，必须加逗号，如`(1,)`，否则`(1)`会被视为整数1。需要注意的是，元组的“不可变”是指其指向的元素本身不可变。如果元组中包含可变对象（如列表），虽然不能替换该元素，但可以修改该可变对象内部的内容。例如，元组`t = ('a', 'b', ['A', 'B'])`中，`t[2]... | {
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metaclass是Python中用于创建类的元类，它允许我们在类创建时动态地修改类的行为。默认情况下，Python使用type作为元类来创建类。通过自定义metaclass，我们可以拦截类的创建过程，从而在类定义阶段就注入特定的逻辑或属性。例如，我们可以定义一个名为ListMetaclass的元类，继承自type，并重写__new__方法。在__new__方法中，我们可以接收类名、基类和属性字典作为参数，并对属性字典进行修改，比如添加新的方法。然后调用type.__new__来创建最终的类对象。这样，当我们定义一个使用ListMetaclass作为元类的类（如MyList）时，该类会自动获得我们在元类中定义的方法。
ORM（Ob... | {
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三维数组下标运算问题中，首先创建一个方便调试的数组v，它在第2轴上每一层的值就是该层的高度，即v[:,:,i]的所有元素的值都为i。然后随机产生数组idx，它的每个元素的取值都在0到K-L之间。用数组idx创建第2轴的下标数组idx_k，它是一个形状为(I,J,L)的三维数组。它的第2轴上的每一层的值都等于idx数组加上层的高度。然后分别创建第0轴和第1轴的下标数组，它们的shape属性分别为(I,1,1)和(1,J,1)。使用idx_i、idx_j、idx_k对数组v进行下标运算即可得到结果。
当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时，都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组，然后使用整数数组... | {
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在BSD类Unix系统中，Python脚本可以像Shell脚本那样直接执行。只要在脚本文件开头写一行命令，指定文件和模式#! /usr/bin/env python（假设解释器在用户的PATH中），并赋予文件可执行权限即可。#!必须是文件的前两个字符。在某些平台上，第一行必须以Unix风格的行结束符（'\n'）结束，不能用Windows（'\r\n'）的结束符。注意，'#'是Python中注释的起始符。脚本可以通过chmod命令指定执行模式和权限，例如：$ chmod +x myscript.py。在Windows系统上没有“执行模式”的概念。Python安装程序自动将.py文件关联到python.exe，所以在Python文件图标... | {
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负索引切片越界会被截断，但单元素（非切片）索引不能越界。例如，`word[-100:]` 是合法的，而 `word[-10]` 如果超出范围则会引发 `IndexError`。理解切片工作方式的一种方法是想象索引指向字符之间的位置：第一个字符左侧的索引为 0，长度为 n 的字符串最后一个字符右侧的索引为 n。例如，对于字符串 "HelpA"，正索引 0 到 5 分别对应字符 H, e, l, p, A 之间的边界，负索引 -5 到 -1 对应相同的边界。切片从 i 到 j 包含索引 i 和 j 标记的边界之间的所有字符。对于非负索引，如果上下界都在范围内，切片长度等于索引值之差，例如 `word[1:3]` 的长度为 2。内置函数 ... | {
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如果strides属性中的数值正好和对应轴所占据的字节数相同，那么数据在内存中是连续存储的。通过切片下标得到的新数组是原始数组的视图，即它和原始数组共享数据存储区域，但是新数组的strides属性和data属性会发生变化。例如，对数组a进行切片b = a[::2,::2]，由于数组b和数组a共享数据存储区域，而数组b中的第0轴和第1轴的元素都是从数组a中隔一个元素取一个，因此数组b的strides变成了(24, 8)，正好都是数组a的两倍。数据0和2的地址相差8个字节，而数据0和6的地址相差24个字节。
元素在数据存储区域的排列格式有两种：C语言格式和Fortran语言格式。在C语言中，多维数组的第0轴是最上位的，即第0轴的下标增... | {
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panel、subpanel：嵌入到其他窗口中的面板，即时更新，非模态窗口。其中，modal、live、livemodal、nonmodal这4种类型的View对象都采用窗口界面来显示内容。所谓模态窗口，是指在窗口关闭之前，程序中的其他窗口都不能被激活。而即时更新则是指，当窗口中编辑器的内容改变时，会立即反映到编辑器所对应的模型对象的属性值。非即时更新的窗口则会复制模型对象，所有的改变在副本上进行，只有当用户单击OK或Apply按钮确定修改时，才会修改原始模型对象的属性。wizard由一系列特定的向导窗口组成，属于模态窗口，并且即时更新数据。panel和subpanel则是嵌入到窗口中的面板，panel可以拥有自己的命令按钮，而su... | {
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包支持一个更为特殊的特性，path。在包的__init__.py文件代码执行之前，该变量初始化一个目录名列表。该变量可以修改，它作用于包中的子包和模块的搜索功能。这个功能可以用于扩展包中的模块集，不过它不常用。
有几种方法可以呈现程序的输出；数据可以打印为人类可读的形式，也可以写入文件供以后使用。到目前为止，我们遇到了两种写入值的方法：表达式语句和print语句。第三种方法是使用文件对象的write()方法，标准输出文件可以引用为sys.stdout。通常，你希望对输出的格式有更多的控制，而不仅仅是打印空格分隔的值。有两种格式化输出的方法；第一种方式是自行处理所有字符串；使用字符串切片和连接操作，你可以创建任何你能想象的布局。标准... | {
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获取IDA调试窗口中光标指向代码的地址，通过这个函数，我们就能够从一个已知的点运行我们的脚本。返回IDA加载的二进制文件的MD5值，通过这个值能够判断一个文件的不同版本是否有改变。
二进制文件被分成了不同的段，这些段根据功能分成了不同的类型（CODE, DATA, BSS, STACK, CONST, XTRN）。以下的函数用于分析获得各种段信息。访问程序中的第一个段。访问下一个段，如果没有就返回BADADDR。SegByName通过段名字返回段基址，举个例子，如果调用.text作为参数，就会返回程序中代码段的开始位置。SegEnd通过段内的某个地址，获得段尾的地址。SegStart通过段内的某个地址，获得段头的地址。SegNam... | {
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可以将比较或其他布尔表达式的结果赋值给变量。例如，将字符串赋值给变量，然后使用或运算符获取第一个非空字符串。需要注意的是，在Python中，与C语言不同，赋值操作不能出现在表达式内部。C程序员可能会对此表示不满，但这种设计避免了一类在C程序中常见的错误：即在应该使用等于运算符（==）进行比较时，误用了赋值运算符（=）。
序列对象可以与其他相同类型的序列对象进行比较。比较操作采用字典序：首先比较两个序列的前两个元素，如果它们不同，则比较结果由此决定；如果相同，则继续比较下一对元素，依此类推，直到其中一个序列耗尽。如果要比较的两个元素本身也是相同类型的序列，则递归地进行字典序比较。如果两个序列的所有元素都相等，则认为这两个序列相等。如... | {
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Python 不仅可以处理数值，还可以操作字符串。字符串可以用单引号或双引号括起来表示。例如，'spam eggs' 和 "doesn't" 都是合法的字符串。如果字符串内部包含单引号，可以使用双引号括起；如果包含双引号，可以使用单引号括起；如果两者都包含，可以使用反斜杠进行转义，如 '"Yes," he said.' 或 "\"Yes,\" he said."。
字符串文本可以跨多行显示。一种方法是使用反斜杠作为行尾的续行符，表示下一行是逻辑上的延续。需要注意的是，反斜杠后的换行符会被丢弃，但字符串内部的 \n 仍需显式写入以保留换行效果。另一种方法是使用三引号（""" 或 '''）将字符串括起来。在三引号中，换行符不需要转义，... | {
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向Python解释器传递两个-O参数（-OO）会执行完全优化的二进制优化编译，这偶尔会生成错误的程序。现在的优化器只是从字节码中删除了字符串，生成更为紧凑的.pyo文件。因为某些程序依赖于这些变量的可用性，你应该只在确定无误的场合使用这一选项。来自.pyc文件或.pyo文件中的程序不会比来自.py文件的运行更快；.pyc或.pyo文件只是在它们加载的时候更快一些。通过脚本名在命令行运行脚本时，不会将为该脚本创建的二进制代码写入.pyc或.pyo文件。当然，把脚本的主要代码移进一个模块里，然后用一个小的启动脚本导入这个模块，就可以提高脚本的启动速度。也可以直接在命令行中指定一个.pyc或.pyo文件。对于同一个模块，可以只有spam.... | {
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在Python 2.7中，除法运算默认执行整数除法，而在Python 3.x中则执行真除法。为了在Python 2.7中获得与Python 3.x相同的行为，可以使用`__future__`模块中的`division`功能。通过执行`from __future__ import division`，可以改变除法的语义，使得`/`运算符执行真除法，而`//`运算符执行地板除法。例如，在启用该功能后，`10 / 3`的结果为3.33333333333，而`10 // 3`的结果为3。
面向对象编程（Object Oriented Programming，简称OOP）是一种程序设计范式，它将对象作为程序的基本单元。对象包含数据（属性）和... | {
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在进一步的Twitter检索中，我们看到了来自th3j35t3r的信息，这可能对爱国者黑客有用。他正在和一些黑客团体UGNazi的支持者起冲突。好奇心驱使我们想知道为什么会变成这样。通过运行Twitter侦察脚本，我们获取了相关的推文数据，包括用户、地理位置和推文内容。当谈论获取个人信息时，社交平台是一个金矿。个人的生日、家乡甚至家庭地址、电话号码等隐秘的信息都会被不怀好意的人获取。人们往往没有意识到这个问题，使用社交网站是不安全的习惯。让我们进一步探究从Twitter的提交里面提取位置数据。
很多Twitter用户遵守一个不成文的规定，当有创作时就与全世界分享。一般来说，计算公式是：其他Twitter用户的消息是针对、文本的消息... | {
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即使是在语法上完全正确的语句，尝试执行它的时候，也有可能会发生错误。在程序运行中检测出的错误称之为异常，它通常不会导致致命的问题，你很快就会学到如何在Python程序中控制它们。大多数异常不会由程序处理，而是显示一个错误信息。错误信息的最后一行指出发生了什么错误。异常也有不同的类型，异常类型作为错误信息的一部分显示出来：示例中的异常分别为零除错误（ZeroDivisionError）、命名错误（NameError）和类型错误（TypeError）。打印错误信息时，异常的类型作为异常的内置名显示。对于所有的内置异常都是如此，不过用户自定义异常就不一定了（尽管这是一个很有用的约定）。标准异常名是内置的标识（没有保留关键字）。这一行后一部... | {
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狂妄点，可以说：只有你想不到，没有Python 做不到。
Python 是一种支持面向对象的解释性高级语言，Simple yet Powerful 是人们对它的一致评价。最初是在苹果计算机上被编译成功的，但现在他已经可以运行于世界上主流的操作平台之上了。跨平台性极强。它包含多种Programming Paradigm，包括Object-Oriented Programming，Procedure Programming 等。
Python 类似于Javascript，可以写出很短小但是功能强大的小程序，而Python 丰富的标准库（包括系统库， __builtin__，以及完全支持正则表达式的字符串操作）为实现这些实用功能提供了... | {
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在讨论类时，由于缺乏普遍接受的术语，我会偶尔使用Smalltalk和C++的术语。虽然Modula-3的面向对象语义更接近Python，但我预计很少有读者了解它。对象具有个体性，多个名称（在不同作用域中）可以绑定到同一个对象，这在其他语言中被称为别名。在初次接触Python时，这一点通常不被重视，在处理不可变的基本类型（如数字、字符串、元组）时可以安全地忽略它。然而，别名对涉及可变对象（如列表、字典以及大多数其他类型）的Python代码语义有潜在的影响。这通常对程序有益，因为在某些方面别名表现得像指针。例如，传递对象很便宜，因为实现上只传递了一个指针；如果函数修改了作为参数传递的对象，调用者将看到更改——这消除了像Pascal那样需... | {
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dir() 函数不会列出内置函数和变量名。如果你想列出这些内容，它们在标准模块 __builtin__ 中定义。通过导入该模块并调用 dir()，可以获取包含 ArithmeticError、AssertionError、AttributeError、DeprecationWarning、EOFError、Ellipsis、EnvironmentError、Exception、False、FloatingPointError、FutureWarning、IOError、ImportError、IndentationError、IndexError、KeyError、KeyboardInterrupt、LookupError、Memo... | {
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This helps users with small displays and makes it possible to have several code files side-by-side on larger displays. 这有助于小显示器用户阅读，也可以让大显示器能并排显示几个代码文件。使用空行分隔函数和类，以及函数中的大块代码。可能的话，注释独占一行。使用文档字符串。把空格放到操作符两边，以及逗号后面，但是括号里侧不加空格：a = f(1, 2) + g(3, 4)。统一函数和类命名。推荐类名用大驼峰命名法（CamelCase）。总是用 self 作为方法的第一个参数（关于类和方法的知识详见初识类章节）。在国际化环... | {
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同名的数据属性会覆盖方法属性。为了避免可能的命名冲突——这在大型程序中可能会导致难以发现的bug——最好以某种命名约定来避免冲突。可选的约定包括方法的首字母大写，数据属性名前缀小写（可能只是一个下划线），或者方法使用动词而数据属性使用名词。
数据属性可以由方法引用，也可以由普通用户（客户）调用。换句话说，类不能实现纯抽象数据类型。事实上Python中没有什么办法可以强制隐藏数据——一切都基于约定的惯例。（另一方面讲，Python的实现是用C写成的，如果有必要，可以用C来编写Python扩展，完全隐藏实现的细节，控制对象的访问。）客户应该小心使用数据属性——客户可能会因为随意修改数据属性而破坏了本来由方法维护的数据一致性。需要注意的... | {
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It is best to think of a dictionary as an unordered set of key: value pairs, with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of braces creates an empty dictionary: {}. Placing a comma-separated list of key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the dictionary; this i... | {
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尝试用SSH密码暴力破解器破解得到以下结果。这很有趣，当指示发现密码为“alpine”，这是iPhone设备的默认根密码。2009年末，一个SSH蠕虫攻击了iPhone。通常越狱的iPhone设备，用户能在iPhone上开启OpenSSH服务。而这被证明是非常有效的，对于一些没有察觉的用户。蠕虫iKeee利用这个新问题尝试用默认密码攻击设备。该蠕虫的作者无意用这个蠕虫做任何破坏，但是他们更改iphone的背景图片为Rick Astley的图片，并附上一句话“ikee never gonna give you up”。
通过弱密钥利用SSH密码提供了SSH服务的一种验证方式，但这不是唯一一种验证方式。此外，SSH还提过了另外一种验证... | {
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属性的赋值总是发生在实例字典中，而属性访问则比属性赋值复杂一些。当访问一个属性的时候，解释器首先在实例的字典中搜索，若找不到则去创建这个实例的类的字典中搜索，若还找不到就到类的基类中搜索，如果还找不到最后会尝试调用类的__getattr__方法来获取属性值（若类中定义了该方法的话）。如果这个过程也失败，则引发AttributeError异常。所有实例都是引用计数的。若一个实例引用计数变成零，该实例就被销毁。当实例将被销毁前，解释器会搜索该对象的__del__方法并调用它。但在实际应用中，极少有需要给一个类定义__del__方法，除非这个对象在销毁前需要执行一些清除操作（如关闭文件、断开网络或者释放其他系统资源）。即使是在这种情况下，... | {
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混合系统结合了协同过滤和基于内容的过滤两种推荐技术，旨在消除单一系统的缺点，创建更强大的解决方案。协同过滤的优点是不需要手动创建特征，但缺点是在用户和项目较少时无法正常工作，且当项目数量远超用户购买或评分数量时，效用矩阵会出现稀疏性。基于内容的过滤不需要大量用户，但定义正确的特征具有挑战性，且缺乏“意外的惊喜”。当公司缺乏大量用户群时，基于内容的过滤是更好的选择；随着公司增长，加入协同过滤可以提供更多惊喜。
为了构建基于协同过滤的推荐引擎，可以使用GitHub API获取已加星标的资料库及其创作者，进而获取这些创作者加标的其他资料库，通过比较找到最相似的用户并生成推荐。首先导入必要的库并获取GitHub授权令牌。创建一个函数查询A... | {
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此时，你会希望在更细粒度上测试阈值。总体上，为了达到好的效果，需要合理设置代价，同时要确保训练集的正例与负例的比例与实际情况相一致。岩石水雷问题的样本数据来源于实验环境，可能并不完全代表港口中实际的岩石水雷数字。这个很容易通过对其中一个类别进行抽样来修复， | {
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评估并理解预测模型的性能对于优化算法至关重要。散点图可以展示测试集中每个点的实际标签值与预测标签值的分布情况。在理想状态下，所有数据点应紧密分布在45度对角线上，该线上的点对应真实标签与预测标签相等的情况。当真实得分为整数时，散点图在水平方向上呈现离散分布。若真实标签取值较少，使用半透明绘图可使颜色深度反映数据点的堆积密度，从而更直观地识别预测效果较好的区域以及极端值预测偏差较大的情况。通常，机器学习算法对边缘数据的预测效果较差。
错误直方图有助于分析预测误差的分布特征。若直方图出现多个离散波峰，表明存在特定类型的预测错误，此时可通过添加能够辨识归类的新属性来降低错误率。在模型选择过程中，需回顾整个学习流程，包括训练一组模型并确定... | {
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使用线性核的支持向量回归模型进行股票价格预测。首先加载数据，选取最后1000个数据点作为测试集，其余作为训练集。模型拟合后，对测试集进行预测，并将预测值与实际收盘价进行比较。为了评估交易策略，构建包含次日收盘价、预测次日收盘价、当日收盘价和次日开盘价的数据框。根据预测值与次日开盘价的关系生成交易信号：若预测的次日收盘价高于次日开盘价，则发出买入信号。计算该策略的收益与亏损。结果显示，仅基于价格历史预测第二天价格的策略表现不佳，甚至不如基本的盘中买入持有策略。
为了改进策略，尝试设置阈值，只有当预测值比开盘价高出一定幅度时才进行交易，但结果更差。进一步分析发现该模型似乎是一个逆向指标：当模型预测收益时，市场表现不佳；当模型预测亏损时... | {
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使用岭回归进行岩石-水雷分类的代码通过读取UCI数据仓库中的数据，将标签1.0分配给“M”，0.0分配给“R”，并将属性矩阵和标签向量划分为训练集（2/3数据）和测试集（1/3数据）。代码遍历不同的alpha值列表，使用Ridge模型进行拟合，并计算ROC曲线下的面积（AUC）。结果显示，AUC在alpha等于1.0时达到峰值，约为0.918。当alpha远离1.0时，性能明显下降。这表明岭回归通过引入惩罚项显著提升了预测性能，优于不受限的普通最小二乘法。在普通最小二乘法中，训练集上的AUC为0.98，测试集上为0.85，而岭回归在较小alpha值（如1E-5）时也能达到类似的测试集性能，但整体泛化能力更强。
对于岩石-水雷问题，... | {
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The except clause may specify a variable after the exception name (or tuple). The variable is bound to an exception instance with the arguments stored in instance.args. For convenience, the exception instance defines str() so the arguments can be printed directly without having to reference .args. 在异常名（列表）之后，也可以为except... | {
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决策树的深度控制二元决策树模型的复杂度，其效果类似于惩罚回归模型中的惩罚系数项。增加决策树深度意味着在付出额外复杂度的基础上，可以从数据中提取更复杂的行为。在合成数据问题中，当数据点增加到1000时，最佳模型复杂度随之增加，最佳决策树深度从3增加到4，且均方误差有轻微下降。增加的决策树深度允许在逼近真实模型时提供更精细的“台阶”，面向真实的大规模数据场景也可以提供更好的保真度。
为了提供关于决策树训练的完整场景，需要讨论分类问题和类别特征的处理。对于分类问题，判断分割点时可以使用误分类错误、基尼不纯性度量或信息增益等评价标准来代替回归问题中的均方误差。当属性为类别属性而非数值属性时，非终止节点提出的yes/no问题需要将类别属性分... | {
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模型训练需要足够快速，以便在迭代进行特征选择和特征工程时减少等待时间，加快开发过程。同时，模型需要能够导出变量的重要性信息，通过对属性进行排序来识别对模型准确度贡献更大的特征，这有助于特征剪枝、模型解释以及向利益相关者展示模型逻辑。部署时的预测速度也至关重要，特别是在互联网广告和自动交易等场景中，线性模型因其仅需简单的乘加操作而具有极高的预测效率。此外，惩罚线性回归在不同数据分布和规模下性能可靠，尤其适合样本属性稀疏或需要稀疏解的场景，稀疏解不仅减少计算量，还提高了模型的可解释性。在某些情况下，如保险支付公式或医药统计推断，线性模型的形式本身就是解决方案的需求。然而，对于极度不规则的决策曲面或能利用大量数据求解的复杂问题，集成方法可... | {
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代码清单5-4展示了使用ElasticNet回归构建二分类器的Python实现，文件名为rocksVMinesENetRegCV.py。该代码首先导入必要的数学库、绘图库以及scikit-learn中的线性模型和评估指标模块。程序从UCI机器学习仓库读取岩石与水雷数据集，将数据解析为标签和属性列表，并将字符串类型的标签转换为数值型（M转为1，R转为0）。接着，代码对属性数据进行标准化处理，计算均值和标准差以归一化特征矩阵，同时对标签进行中心化标准化。
在数据准备阶段，代码定义了交叉验证的折数，并根据索引将数据划分为训练集和测试集。随后，使用enet_path函数在训练数据上计算不同正则化参数alpha下的系数路径。对于每一折交叉验... | {
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通过为二类标签赋数值，可以将普通分类问题转换为普通线性回归问题。具体做法是将标签“M”转换为1，“R”转换为0，并对数据进行标准化处理。在岩石-水雷数据集中，包含60个属性和208行数据。使用LARS算法求解时，系数曲线展示了不同属性对模型的影响。由于该数据集属性较多，曲线数量也相应增加。基于相关讨论，最优解通常不会使用所有属性，属性取舍会对解产生显著影响，并体现不同方法的性能优劣。
另一类扩展方法是使用输出的似然函数来定义问题，即逻辑回归。glmnet算法可以求解逻辑回归，其原始论文对glmnet逻辑回归进行了综述，并将其扩展到多类别分类问题，即对超过两种离散输出的预测问题。
对于需要多个结果进行决策的问题，例如网站访客的行为... | {
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自举集成算法（Bagging）通过构建多个模型并平均其预测结果来减少方差。在合成数据实验中，使用深度为1的决策树进行Bagging时，随着集成中模型数量的增加，均方误差稳定在0.025左右，这一结果并不理想。因为添加的噪声标准差为0.1，最佳均方误差应为噪声标准差的平方即0.01，而单个深度为1的决策树已接近该值。性能下降的原因在于偏差与方差的权衡。深度为1的决策树过于简单，导致高偏差，所有分割点集中在数据中心附近，对边缘数据预测不准。Bagging通过平均多个模型减少了方差，但无法消除由模型简单性引起的偏差。
观察单个决策树与多个决策树（如10个或20个）的预测结果可见，单个决策树呈现单一“台阶”，而多个决策树的预测是多个略有不... | {
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将数据读入并归一化后，程序对权重及概率进行初始化，这些权重及概率是逻辑回归以及惩罚版本的逻辑回归的核心。这些概率及权重随着惩罚参数的减少同系数β一起计算，对于每次迭代，IRLS字母被附加到一些变量名称上，目的是表明这些变量是和IRLS相关的变量。对概率估计的迭代通过循环进行，循环目的是降低λ以及对β的坐标下降进行封装。
逻辑回归的更新细节相较于普通的惩罚线性回归（非逻辑回归）更加复杂。复杂性一方面体现在IRLS中权重的相关计算，每来一个样本，权重及概率计算一遍。代码使用变量w和p来代表权重和概率。算法也需要收集权重对于乘积和的效果，典型乘积包括属性乘以残差以及属性值平方。上述乘积和在代码里使用sum Wxx变量来定义，具体地，su... | {
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上述代码生成预测结果，每个故事都有一个预测的结果。通过查阅故事内容来评估结果的准确性，并将预测结果与原始数据合并。在合并后的数据中，部分文章的预测是准确的，例如对于非兴趣领域的文章预测正确。此时，可以通过查看结果和纠正错误来改进模型。根据判断决定每个预测的准确与否，列出需要修正的索引：将特定索引的预测改为“否”，将另一组特定索引的预测改为“是”。修正后的结果显示，虽然修正了部分错误，但对于大量文章而言，修改比例较小。通过这些更正，将结果反馈到模型中进一步提升它。将修正后的结果添加到之前的训练数据中，然后重建模型。合并原始数据和修正后的数据，重新训练向量化器和分类器模型。通过所有可用的数据重新训练了模型。随着时间的推移将获得更多的结果... | {
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代码清单5-6展示了在岩石水雷数据上训练惩罚逻辑回归模型的Python实现，文件名为rocksVMinesGlmnet.py。该程序首先导入了math模块中的sqrt、fabs、exp函数以及matplotlib.pyplot用于绘图。定义了一个软阈值函数S(z, gamma)，当gamma大于等于z的绝对值时返回0.0；当z大于0.0时返回z减去gamma；否则返回z加上gamma。接着定义了概率计算函数Pr(b0, b, x)，通过计算线性组合并应用Sigmoid函数来预测概率，同时对极端值进行了截断处理以防止溢出。
程序从UCI机器学习仓库读取岩石与未爆炸水雷（Sonar）数据集，将标签转换为数值型（M转换为1，R转换为0）... | {
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代码清单4-6展示了在惩罚线性回归方法中对类别属性进行编码的过程，涉及Abalone Data数据集及larsAbalon.py脚本。目标URL指向UCI机器学习库中的鲍鱼数据文件。数据读取后，标签被分离并转换为浮点数，同时从行中移除。属性名称列表包括性别、长度、直径、高度、总重、去壳重、内脏重、壳重和环数。
针对鲍鱼数据集中的性别属性，由于存在三种可能值（雄性M、雌性F和未定I），需要将其编码为数值型。构建逻辑是创建两列来代表这三种值：如果性别为雄性（M），第一列设为1.0，否则为0；如果性别为雌性（F），第二列设为1.0；如果样本处于幼年状态（I），两列均设为0。新属性列命名为Sex1和Sex2。编码完成后，属性矩阵包含所有数... | {
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