Python编写一个程序，输入一个奇数，n（2<n<80），表示最长一行的*号个数，打印如下三角形？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-26 06:33 标签： 编程计算1!+2!+...+n

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本文讲解了Python语法的要点，便于入门者学习之用。

单下划线、双下划线、头尾双下划线说明：

  • foo: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 init() 之类的。
  • _foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import *
  • __foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了。

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。参见：

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式：

字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。

多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。

标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。

反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'\t'，等价于 '\t')匹配相应的特殊字符。

下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。

匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
匹配0个或多个的表达式。
匹配1个或多个的表达式。
匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
精确匹配 n 个前面表达式。例如， o{2} 不能匹配 "Bob" 中的 "o"，但是能匹配 "food" 中的两个 o。
匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
对正则表达式分组并记住匹配的文本
正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
类似 (...), 但是不表示一个组
在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
匹配的独立模式，省去回溯。
匹配非字母数字及下划线
匹配任意空白字符，等价于 [ \t\n\r\f]。
匹配任意数字，等价于 [0-9].
匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。
匹配最后匹配完成的位置。
匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er'，但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
匹配第n个分组的内容。
匹配第n个分组的内容，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。
匹配中括号内的任意一个字母
匹配任何数字。类似于 []
除了aeiou字母以外的所有字符
匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符，请使用象 '[.\n]' 的模式。
匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

  • 执行SQL语句和存储过程。

连接数据库前，请先确认以下事项：

  • 您已经创建了数据库 TESTDB.
  • 连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
  • 如果您对sql语句不熟悉，可以访问我们的

执行以上脚本输出结果如下：

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

  • 线程可以被抢占（中断）。
  • 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

  • args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
# 为线程定义一个函数

执行以上程序输出结果如下：

线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。

Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

  • threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

  • run(): 用以表示线程活动的方法。
  • start()：启动线程活动。
  • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：

多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

# 获得锁，成功获得锁定后返回True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回False # 添加线程到线程列表

某大厂迎来了新入职的大学生，现在需要为每个新同事分配一个工号。

人力资源部同事设计了一个方法为每个人进行排序并分配最终的工号，具体规则是：

将N（N<10000）个人排成一排，从第1个人开始报数；如果报数是M的倍数就出列，报到队尾（最后一位），则从头（回到对头）继续报，直到所有人都出列；最后按照出列顺序为每个人依次分配工号

先出列，即将原数组中的该数字删除，先循环每位上的数字，可以和M除的尽，则出列；

如何维护原数列呢？若采用删除的办法，数列的长度会变，这样循环位置就不可以了，苦思冥想半天，无果；百度，维护原数列，采用切片的方式，终于ok；

假设10个人，报道3的倍数就出列

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