Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.

Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs

Hashtags

#tricks #regex #libs

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #immune

当前筛选 #immune清除筛选

MessageInABottle

@mib_messageinabottle · Post #7052 · 11.06.2024 г., 13:45

Најди слично Погледај

The #MRNA "#vaccine" was never a real vaccine but a #BioWeapon meant to #attack your #immune system

Hashtags

#mrna #vaccine #bioweapon #attack #immune

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15242 · 23.10.2025 г., 12:30

Најди слично Погледај

#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself. https://github.com/guofei9987/scikit-opt

Hashtags