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关键词

OpenERP与Python

Python被称为“黑魔法”。Python界的传奇人物Tim Peters有云: 引用 Python这种黑魔法99%的人都无需了解,如果你拿不准是否应该用到它时,你不需要它. OpenERP基本遵循了Tim Peters的教诲,但是却在6.1版本之后忍不住触及了一点点, Technorati 标签: Openerp,Python, 从此游走于黑白两道之间:) 其实 即,不需要下面这句了: 序代码: [选择] MyProduct() 为了了解类如何实现取消实例化过,首先我们来看一下OpenERP中实体类的实例化过到底做了些什么。 , Out[3]: <__main__.A at 0x2ff2fd0> a就是类A的一个实例对象。 我们首先要了解什么是类的实例化,或者类的调用到底是怎样的一个过,比如上例中A(2),其实其执行过基本上可以分为两个部分,用Python 来表示就是: 序代码: [选择] n = A.

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换个角度理解python

这个概念本身不新,只是没有发现原来很早就在用这个东西,所以python等下再聊,先理一理怎么理解这个事情。 我仔细思考,其实是在做一件设计想法,纪录想法,实现想法的过。 怎么样设计想法? 如果你明白上面的过,我就可以这样描述:lex+yacc可以创建语言,语言可以创建可以创建类,类可以创建对象实例。 那到底什么是呢,C++里面他的实现叫做模板和宏,python里面他可以用装饰器实现,也可以用type类型实现,他是在语言和类之间的一层设计技术,yacc生成的对象是语言,语言生成的对象是对象 ,对象生成的对象是类,类生成的对象是实例。 所以的本质就是一种增加乐趣的玩具,应为码很枯燥的。

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    有限一阶四面体单python(二)

    求得按单排列的位移和应力: def nodeData2ElemData(nodeData, ELEM, nodes_per_elem =4): #后处理云图是按照单依次绘制,所有须要把按节点排列的数据转化为按单排列 nodeData.shape[0] # 按节点排序的 X向应力 等等这样的数组,size node_qty x 1 elem_qty = ELEM.shape[0] # ELEM 中 2到5 列包含单中 elem_qty): for j in range(nodes_per_elem): nodeID = ELEM[i,2+j] #须为整数 # ELEM 中 2到5 列包含单中 YStress-ZStress)**2 + (ZStress-XStress)**2 +6*(XYStress**2 + YZStress**2 + ZXStress**2)) 利用OpenGL 显示有限模型 注:节点坐标和单拓扑从Femap导入。模拟一个底面固定,顶面施加压力的圆柱体。

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    有限一阶四面体单python(一)

    一阶四面体单,共有4个节点,每个节点有ux, uy, uz 3个自由度,共有12个自由度。 一阶四面体单的位移函数u(x,y,z), v(x,y,z) 和w(x,y,z)均为线性函数,故其单应变场和单应力场皆为常量。 一阶四面体单的单刚度矩阵Ke的公式推导可参考《有限方法基础教(第5版)》相关的章节。 一阶四面体单的单刚度矩阵求解的python代码: #一阶四面体实体单 #共4个节点,每个节点有且仅有 UX,UY,UZ三个自由度import numpy as np from numpy import 有限模型的创建和求解的python代码: from numpy import array, mat,zeros, double, integer,float64,sqrt,ravel from numpy.linalg

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    有限平面四边形等差单python

    所有我的思路是先用 sympy 求出 单刚度矩阵的符号解,再用lambdify函数将符号解的单刚度矩阵的各素转为普通的python函数,最后用scipy进行二重数值积分。 Part II : 四边形等参单的刚度矩阵的python代码: import numpy as np from scipy.integrate import dblquad from sympy import Part IV : 刚度矩阵的组装、位移,应变,应力求解的python代码 from numpy import array, mat,zeros, double, integer,float64,sqrt python读入 #Nodes info.: x,y,z. #读入节点坐标和单信息 #节点无号,由0自增。

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    Python:控制你想控制的一切

    專 欄 ❈松直,Python中文社区专栏作者,计算机在读,Python拥趸,知乎专栏:从Python开始❈ 很多人不理解“”是个什么东西,关于它也没有一个十分准确的定义。 这篇文章要说的是Python里的,实际上也不一定就真的符合“”的定义。只不过我无法找到一个更准确的名字来代表这篇文章的主题,所以就借了这么一个名号。 首先说,Python中一切皆对象,老生常谈。还有,Python提供了许多特殊方法、类等等这样的“”机制。 像给对象动态添加属性方法之类的,在Python中根本谈不上是“”,但在某些静态语言中却是需要一定技巧的东西。我们来谈些Python序员也容易被搞糊涂的东西。 小结 诸如类等对于大多数人来说有些晦涩难懂,大多数时候也无需用到它们。但是大多数框架背后的实现都使用到了这些技巧,这样才能让使用者写出来的代码简洁易懂。

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    Python:控制你想控制的一切

    很多人不理解“”是个什么东西,关于它也没有一个十分准确的定义。这篇文章要说的是Python里的,实际上也不一定就真的符合“”的定义。 副标题是控制你想控制的一切,实际上这篇文章讲的都是一个东西,利用Python提供给我们的特性,尽可能的使代码优雅简洁。具体而言,通过的方法,在更高的抽象层次上对一种层次的抽象的特性进行修改。 首先说,Python中一切皆对象,老生常谈。还有,Python提供了许多特殊方法、类等等这样的“”机制。 像给对象动态添加属性方法之类的,在Python中根本谈不上是“”,但在某些静态语言中却是需要一定技巧的东西。我们来谈些Python序员也容易被搞糊涂的东西。 小结 诸如类等对于大多数人来说有些晦涩难懂,大多数时候也无需用到它们。但是大多数框架背后的实现都使用到了这些技巧,这样才能让使用者写出来的代码简洁易懂。

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    3.python

    1.1.propety动态属性 在面向对象中,我们一般把名词性的东西映射成属性,动词性的东西映射成方法。在python中他们对应的分别是属性self.xxx和类方法。 ) def __init__(self,name): print("in init") self.name = name # new是用用来控制对象的生成过, print(type(self)) #<class '__main__.User'> self.name = name # new是用用来控制对象的生成过类就是创建类的类,比如上面的type 在实际码中,我们一般不直接用type去创建类,而是用类的写法,自定义一个类metaclass去创建 # 把User类创建的过委托给类去做,这样代码的分离性比较好 self.name = name def __str__(self): return "test" if __name__ == '__main__': #python

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    Python中的

    Python中的,它通过对Python特性的回顾来更新您的Python知识,这样您就可以更好地理解本文中的概念。 本文也解释了Python中的type函数除了返回一个对象(上层的)的类之外是如何拥有更重要的意义的。然后,讨论了在Python的方法以及如何简化某些特定类型的任务。 type 是 Python 中一个内建的类,来控制Python中类的行为,我们可以通过继承自 type 来自定义一个类。类是Python中进行的途径。 但是,在我们实现通过类注入行为之前,让我们来看看Python中更常见的实现的方法。 现在你知道了Python中如何类。 总结 在这篇文章中,介绍了Python中实例,类和类的关系。也展示了的知识,这是一种操作代码的方法。

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    说说Python

    提到这个字,你也许会想到数据,数据就是描述数据本身的数据,类就是类的类,相应的就是描述代码本身的代码,就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。 主要技术是使用装饰器、类、描述符类。本文的主要目的是向大家介绍这些技术,并且给出实例来演示它们是怎样定制化源代码的行为。 关于装饰器的其他用法,可以参考前文: 我是装饰器 再谈装饰器 Python 中所有类(object)的类,就是 type 类,也就是说 Python 类的创建行为由默认的 type 类控制,打个比喻 我们可以通过的方式来实现自定义的一些对象创建行为。 定一个类继承 type 类 A,然后让其他类的类指向 A,就可以控制 A 的创建行为。 的,总结如下: 如果希望某些函数拥有相同的功能,希望不改变原有的调用方式、不写重复代码、易维护,可以使用装饰器来实现。

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    python高级第四讲:

    ,写完父类后,一定要在后面加一个 ,号,否则序会报错,这一点要特别注意 5.metaclass属性 如果一个类中定义了_metalass_ = xxx,Python就会用类的方式来创建类 也就是我们可以通过 6.迭代器和生成器 6.1迭代器 在介绍迭代器之前,先说明下迭代的概念: 迭代:通过for循环遍历对象的每一个素的过Python的for语法功能非常强大,可以遍历任何可迭代的对象。 在Python中,list/tuple/string/dict/set/bytes都是可以迭代的数据类型。 迭代器对象从集合的第一个素开始访问,直到所有的素被访问完结束。 迭代器只能往后遍历不能回溯,不像列表,你随时可以取后面的数据,也可以返回头取前面的数据。 生成器读取大文件 场景:300G的一个特殊大文件,只有一行,每段数据由 ‘|’ 分隔 我们需要写一个序来读取相应内容 def readlines(f,newline): buf =

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    PythonDay6——组类型、字

    一、组类型(tuple) 1、用途:记录多个值,当多个值没有改变的需求此时组更为合适 2、定义:在()内用逗号分隔开多个任意类型的值(参数为for可以循环的对象) 3、常用操作: 索引(正取向+反取向 print(len(t)) 成员运算in  not  in 循环 4、内置方法  # 该数据集合可以存放相同数据 print(t.count(2)) print(t.index(2,2,3)) 总结:组属于有序 print(res) if 'xyz'in s: s.remove('xyz') # 有ele就删除,无ele出异常 6、案例与应用场景 # 1、多少人参加了课 :['owen','egon','liuxx '] # 2a 、都选了哪些课? :['python','linux','java'] # 利用逻辑代码去重 names = [] for name, _ in class_map: # 判断列表中是否已存在,不存在才添加

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    什么是 维基百科上的解释为: (英语:Metaprogramming),又译超,是指某类计算机序的写,这类计算机写或者操纵其它序(或者自身)作为它们的资料,或者在运行时完成部分本应在译时完成的工作 知乎上有一个关于的解释是比较直观的。 泛泛来说,只要是与相关的就算是 meta-programming 了——比如,若甲可以输出 A - Z,那么写序甲算「」;而序乙可以生成序甲(也许还会连带着运行它输出 A - Z) ,那么序乙的活动,就可以算作 meta-programming,「」。 那我们看看Julia中的到底是什么及如何应用?

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    Python SocketPython Socket

    Python Socket 在使用Python做socket时,由于需要使用阻塞(默认)的方式来读取数据流,此时对于数据的结束每次都需要自己处理,太麻烦。 /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import socket import pickle import thread PORT = 12345 /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from agent.sockets import * ss = SocketServer(PORT) ss.startup /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import pickle from agent.sockets import * sc = SocketClient

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    python的单测试代码写流

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 单测试 单测试是对单独的代码块分别进行测试,以确保它们的正确性,单测试主要还是由开发人员来做 python的单测试代码写主要记住以下几点: 需要导入 unittest模块 需要继承自 unittest.TestCase 类 单测试的代码函数名必须以test开头(其他语言也是如此) 单测试里由 tearDown(self):     # 该方法会在测试完成后执行, 相当于测试的扫尾工作     pass   def test_app(self):     # 该方法为测试测试代码 单测试经常用到的断言方法 assertIsNone # 如果不存在,则pass assertIsNotNone # 存在,则pass 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1就行了

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    之symbol

    的概念有很多文章,通过操作更加底层的api做更多个性化的功能。 在业务上,对于一系列规定的流但不一定相同但结果这种逻辑,我们就可以用上它。 ,传入对象展示按钮 // 正常情况我们直接写在数组里面没问题 // 如果复杂一点,按照条件展示按钮,我们就要在外面再写其他逻辑 // 如果使用iterator,可以优雅简化这个过 var type =

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    什么是

    下午的时候,张大胖洋洋得意地给Bill展示自己的工作成果,Bill说:“不错啊,都开始了!” “?” “对啊,你不是用序来生成序嘛,这就是一种。” Bill 笑道:“你可以用动态语言,比如Ruby,很强大,实现你这个功能简直是小菜一碟。” Bill问道:“怎么样,不错吧?” Bill说:“其实吧,语言中,能力最强大的还属LISP,在LISP当中,序和数据的表现形式是一致的,造就了它无以伦比的能力,LISP序可以像操作数据一样操作代码。 有人甚至说,LISP根本不是语言,它是语言,专门为了生成序而生。” 张大胖听得云里雾里,黯然道:“不知道你在说什么,太抽象了!等我学学LISP以后再回来和你讨论吧。”

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    浅谈 C++

    作为一种新兴的方式,受到了越来越多的广泛关注。结合已有文献和个人实践,对有关 C++ 进行了系统的分析。 首先介绍了 C++ 中的相关概念和背景,然后利用科学的方法分析了的 演算规则、基本应用 和实践过中的 主要难点,最后提出了对 C++ 发展的 展望。 1. 由于不同于一般的,在序设计上更具有挑战性,所以受到了许多学者和工师的广泛关注。 1.4 的语言支持 C++ 的主要依赖于语言提供的模板机制。 的基本应用 利用,可以很方便的设计出 类型安全 (type safe)、运行时高效 (runtime effective) 的序。到现在,已被广泛的应用于 C++ 的实践中。 的主要难点 由于 C++ 语言设计层面上没有专门考虑的相关问题,所以实际难度较大。的难点主要有四类:复杂性、实例化错误、代码膨胀、调试模板。

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    Python中的:一个关于修饰器和类的简单教

    作者 | Saurabh Kukade 译者 | 刘畅 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 最近,作者遇到一个非常有趣的概念,它就是用 Python 进行。 什么是? 用一句话来说:“是一种写代码去操纵代码的行为。” 等一下,是的,你没有看错,代码操纵代码,听起来是不是很迷人很有力量?好吧,实际上是的。 在python中,可以表述为:“是一种构建函数和类的行为,可以通过修改、包装现有代码或生成代码来操作代码。” 泛泛来说,只要是与相关的就算是了。 Python中的可以通过以下方式实现:一是修饰器,二是类。 接下来,让我们一一去熟悉它们。 修饰器 修饰器是一种在现有函数中添加新的功能而不修改其原始结构的方法。 当然,修饰器还有其他更多功能,但这只是 Python 中修饰器的简要介绍。 类 现在我们已经了解了修饰器,他们的功能是修饰函数。但是比修饰器更重要,例如类。

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