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解决重复调用。
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反复执行Python，Python如何使程序重复运行，Python的周期基本1主题=(\u201Clinux系统\u201D、\u201CMysql数据库\u201D，\u201CPython语言\u201D)#定义一个元组，三个元素代表三个课程2=0#和定义变量num作为初始分数3我的主题：#元组中的每个元素分配给我，总共三次4'Please进入打印测试分数%s的%我#提示输入分数，使用格式字符串函数，表示分数的名字我每次获得的元素名称，5分=%s意味着字符串输入()#接收分数由用户输入，并将其分配给score6总和+=分数#把分数分配金额相当于金额=和+score7avg=和\/len(科目)#后跳出的for循环，计算平均值。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
代码如下：
def func1(num_list):
if len(num_list) != len(set(num_list)):
return True
else:
return False
if __name__ == '__main__':
num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]
for one_list in num_list:
print(func1(one_list))
运行结果：
扩展资料
python对列表去重的几种方式：
1、直观方法，先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。
2、利用set的自动去重功能，将列表转化为集合再转化为列表，利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是：使用set方法无法保证去重后的顺序。
参考资料：python官网-Doc语法文档
前两天处理数据的时候，需要得到两个数据的交集数据，所以要去除数据中非重复部分，只保留数据中的重复部分。
网上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重复行，很少有说到仅保留重复行的。所以在这里用drop_duplicates这个去重函数来实现这个功能。
drop_duplicates函数介绍 ：
data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重。
默认值为subset=None表示考虑所有列。
keep='first’表示保留第一次出现的重复行，是默认值。
keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。
inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示生成一个副本。
要用函数取得数据集data中的重复列，分三个步骤 ：
（提前导入pandas模块）
data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行
data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)
#合并起来再去重，只剩下真的重复行。
举例：data中wangwu行和tony行重复，需要把它们两行取出。
第一步：#保留第一个重复行
第二步：#去除所有重复行
第三步：#合并起来再去重
通过以上步骤实现取出数据中的重复行。
print语句print [expression ("," expression)* [","]]print expression [("," expression)+ [","]][]表示可选项，*表示零次或多次重复，+表示至少一次重复。print是一种特殊的语句，它用于在stdout输出字符串。print有多种使用形式：print xprint x,yprint x,y,print object, x, y第1行是print的最普通的形式。第2行用print一次输出多个变量值，print会在变量之间自动加上一个"空格"。第3行与第2行的不同是在y的后面多了一个","，这个逗号用来阻止print在打印出x和y的值后，自动附加上一个“\n”字符。第4行，是一种输出重定向的形式，也就是说把x和y的值输出到object的write方法中，这同时也表明object必须有一个write方法。在python中，print语句其实只是一种简写形式，是下面这段程序的简写：import syssys.stdout.write(str(x) + '\n')上面这两行合起来就是“print x”这一句。可以看出，print是调用str()函数来产生字符串的，并且会在输出的字符串后加上一个'\n'字符。由于print实际是上调用了stdout的write方法。程序员也可以把stdout赋为别的值，从面实现print的输出重定向的功能。比如：import sysx="I'm here!"fp=file('log.txt','a')sys.stdout=fpprint x第4行改变了stdou的值，而且fp也是一个文件对象，有一个write方法。这一小段代码的功能是把print的输出全部以appand的模式写到了文件log.txt中。在第4行之后的print语句，都是这种功能。现在假设要恢复print输出到标准输出的功能，那么就需要让stdout重新指向标准输出，可以使用如下的方式：sys.stdout=sys.__stdout__在sys.__stdout__中保存有指向标准输出的信息，通过这行代码，print可以恢复为原来的功能。有时候要在这两种模式之间换来换去，一会要输出到文件中，一会要输出到标准输出中，通过改变sys.stdout的值可以实现，不过太麻烦，python提供了另外一种简便的print语句形式，来解决这种需求：print object,x,y能过这个符号，可以实现输出重定向到object，当然object必须有一个write方法。否则会出现AttributeError。注意，在这种print形式中，sys.stdout并没有改变，也就是说在这之后的print语句，具有的还是标准功能。虽然print语句实际上sys.stdou.write()，但sys模块的import工作并不需要程序员操心，python会自动处理。类似于print的输出，当用内置函数raw_input([prompt])进行读取操作时，实际上用的是sys.stdin.read()方法。也可以通过改变stdin的值来控制入操作。相应的也有一个sys.__stdin__用来保存标准输入的信息。
Duplicated函数功能：查找并显示数据表中的重复值
这里需要注意的是：
drop_duplicates函数功能是：删除数据表中的重复值，判断标准和逻辑与duplicated函数一样
