前面我们有介绍过关于序列、可迭代对象、迭代器、生成器(点击可查看原文)的概念,其中有提到过,如果实现了 __iter__() 和 __next__() 就是生成器,同时验证可迭代对象最好的方法是 iter(obj) 。
在Python中,所有以__双下划线包起来的方法,都统称为魔术方法。比如最常见的 __init__ 。
1.abs取绝对值 >>> abs(9.8) 9.8 >>> abs(-9.8) 9.8 2.dic()变为字典类型 >>> dict({"key":"value"}) {'key': 'value'} 3.help()显示帮助信息 >>> help(map) Help on class map in module builtins: class map(object) | map(func, *iterables) --> map object | | Make an iterator tha
面向对象编程(OOP):围绕数据及为数据严格定义的接口来组织程序, 用数据控制对代码的访问
python有许多的内置类型,我们为什么要使用内置类型呢?python编程时是尽量去使用自定义类型还是尽可能多的使用内置类型呢?
在理解类装饰器之前,先回忆一下有关装饰器的知识。装饰器本质上就是一个函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象(函数的引用)。
dict类型可以说是python里模块的命名空间,实例的属性,函数的关键字参数都有其的参与。
从本书一开始,就在使用“对象”这个术语,并且前面几章一直在学习 Python 内置对象。本章学习的函数,在 Python 中也是对象。也正是由于这个特点,使得 Python 中的函数有很多更优异的表现,减少了编程的苦恼——保持秀发。
目标:在本教程中,我们的目标是修复以下的 TypeError: A Bytes-Like object Is Required, not 'str' 异常,并且还讨论了类似的异常及其解决方案。
一个计算a+b的函数,我们把它其中的一个入参固定为3,这样我们只需要传入一个参数就可以计算了
当然,我们可以逐行查找代码并记住名称或将它们写在草稿纸中。但是,这根本不是高效的,也不轻松。
写Python越多,写函数越多,于是乎有人觉得Python是函数式语言,其实不然,Python只是从函数式语言中借鉴了一些好的想法而已。
1、用 @staticmethod 装饰的不带 self 参数的方法叫做静态方法,类的静态方法可以没有参数,可以直接使用类名调用
help(Label)的结果太多所以改成 help(Label.__init__)
通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合,这些数据元素可以是数字或者字符,甚至可以是其它的数据结构。
官方相关地址:https://docs.python.org/3.6/library/functools.html
Python中没有访问控制的关键字,例如private、protected等等。但是,在Python编码中,有一些约定来进行访问控制。
目录[-] functools 作用于函数的函数 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的,可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同,并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数,同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子
首先,装饰器只会在函数定义时被调用一次。 有时候你去掉装饰器的功能,那么你只需要简单的返回被装饰函数即可。 下面的代码中,如果全局变量 debug 被设置成了False(当你使用-O或-OO参数的优化模式执行程序时), 那么就直接返回未修改过的函数本身:
作者:j_hao104 来源:见文末 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们。 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来“包装”一个可调用的对象的默认参数。它产生的对象本身是可调用的,可以看作是原生函数。它所有的参数都与原来的相同,并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用。使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数,同时保留那些未指定的参数。 Partial 对象 下面列子是对 myfunc
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
已发“坑”请参考Python函数默认值参数的2个坑,Python编程中一定要注意的那些“坑”(一),Python编程中一定要注意的那些“坑”(二),Python中一定要注意的那些“坑”(三),Python编程一定要注意的那些“坑”(四). 今天来说说变量、函数、类等标识符以及程序文件命名应该注意的“坑”。 (1)变量、函数、类等标识符命名 这些标识符命名时遵循的原则基本上是一致的:1)必须以字母或下划线开头;2)不能包含空格和标点符号;3)不能使用Python关键字作为标识符的名字;4)英文字母区分大小写;
刚开始写views.py模块的代码,一般都是用def定义的函数视图,不过DRF更推荐使用class定义的类视图,这能让我们的代码更符合DRY(Don't Repeat Yourself)设计原则:
本文介绍了PyTorch中Module类的基本用法和主要属性。Module是PyTorch中所有网络层和自定义层的基础类。它定义了添加自定义层和修改网络结构的方法。通过继承Module类,我们可以轻松定义和重用自定义层。主要属性包括_parameters(参数),_buffers(缓冲区),_modules(模块),_forward(前向传播方法),_backward(反向传播方法),_update_cache(更新缓存),_register_buffer(注册缓冲区),_register_parameter(注册参数),_training(训练状态)。使用Module,我们可以轻松构建复杂的神经网络模型。
本文介绍了Python中函数的一些特性,包括高阶函数、匿名函数、闭包、装饰器以及类型注解等。同时,本文还介绍了一些实例,以帮助读者更好地理解这些概念。
函数是python为了代码最大程度地重用和最小化代码冗余而提供的基础程序结构。
我们之前使用的比如print(),就是Python为我们提供好的内建函数,但是你也可以自己创建函数,而这种函数呢,我们将之称为自定义函数。
对于Python的内建对象,比如int、dict、list等,通过str()方法,可以把这些对象转换为字符串对象输出。
概念 借用java中的定义:在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性 module2.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' class TestClass: def __init__(self): pass def fun(self): pass module1.py 1、不导入模块 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' if __name__ == '__main__': print(globals()) 运行结果 运行结果: {'__author__': 'shouke', '__loader__': <_frozen_importlib.SourceFileLoader object at 0x01F5C310>, '__name__': '__main__', '__builtins__': , '__package__': None, '__doc__': None, '__cached__': None, '__file__': 'F:/project/interface_project/module1.py'} 说明:globals函数返回一个map,map中的key是全局范围内对象的名字,value是该对象的实例 2、导入模块 修改module1.py代码如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import sys if __name__ == '__main__': print(globals()) 运行结果: {'__loader__': <_frozen_importlib.SourceFileLoader object at 0x01D9C310>, 'sys': , '__package__': None, '__builtins__': , '__author__': 'shouke', '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__file__': 'F:/project/interface_project/module1.py', '__cached__': None} 如上,新增了带颜色部分的内容 3.导入类 修改module1.py代码如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' from module2 import TestClass if __name__ == '__main__': print(globals()) 输出结果: {'TestClass': , '__package__': None, '__doc__': None, '__file__': 'F:/project/interface_project/module1.py', '__cached__': None, '__builtins__': , '__loader__': <_frozen_importlib.SourceFileLoader object at 0x01DFC310>, '__author__': 'shouke', '__name__': '__main__'} 如上,新增了带颜色部分的内容 4、结合getattr,callable函数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' from module2 import TestClass if __name__ == '__main__': # 动态获取类 print('动态获取类:%s'% globals()['TestClass']) print('\n') # 获取类的属性和函数 print(dir(TestClass)) print('\n') print(getattr(TestClass,'fun')) # 获取类的函数对象 print(getattr(globals()['TestClass'](),'attr')) # 获取类实例的属性对象print('\n') print(callable(getattr(TestClass,'fun'))) # 查看类的函数对象是否
Python中一切皆对象,python程序中保存的所有数据都是围绕对象这个概念展开的;所有的对象都是由类实例化而来的,只不过这些类有些是python内置的类;例如,整数和浮点数,字符串都是由python内置的类实例化而来的。除此之外用户还可以自定义类型,就是类。
在 Python 中,不仅整数、字符串、字典是一等对象,连函数也被当做一等公民。这说明了什么问题,先来看看一等对象的定义:
Java学生宿舍管理系统,技术架构方面使用jsp+mysql。源代码和数据库脚本齐全。有运行截图。适合大学生毕业设计参考和Java的初步学习者使用。
1.http://blog.donews.com/limodou/archive/2006/09/04/1028747.aspx
Python 解释器内置了许多函数和类型,列表如下(按字母排序)(省略了几个我没用过或者不常用的)。
本文链接 想象一个世界,你可以在那写javascript来控制搅拌机,灯,安全系统或者甚至是机器人。是的,我说的是机器人。那个世界就是这儿,现在使用node serialport。它提供一个非常简单的接口所需要的串口程序代码Arduino 单片机, X10 无线通信模块, 或者甚至是上升到 Z-Wave 和Zigbee . 在这个物理世界,你可以随心所欲(The physical world is your oyster with this goodie.)。想完全了解为什么我们做这个,请阅读NodeBots - The Rise of JS Robotics.
一、异常基础 try/except:捕捉由代码中的异常并恢复,匹配except里面的错误,并自行except中定义的代码,后继续执行程序(发生异常后,由except捕捉到异常后,不会中断程序,继续执行try语句后面的程序) try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为 (发生异常时程序会中断程序,只不过会执行finally后的代码) raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例,而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色 错误处理 事件通知 特殊情况处理:有时发生很罕见的情况,很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况,从而省去编写应对特殊情况的代码 终止行为 非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生,都执行清理行为(发生异常时程序也会终端,只不过会执行finally后的代码) >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码 发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下,也执行了finally语句中的代码 实际应用镇南关,try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复,而try/finally的组合则很方便,可以确保无论try代码块内的 代码是否发生异常,终止行为一定会运行。如,try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误,然后以try/finally来确保 关闭文件,或者终止服务器连接等调用。 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行,无论是否有异常引发,而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式:try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作:试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器,而else分句(如果有)则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常,Python就跳回try,执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后(除非 except代码块引发另一异常),控制全就会到整个try
错误时语法或是逻辑上的,语法错误指示软件的结构上有错误,导致不能被解释器解释或编译器无法编译
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
其实静态方法的作用就是让函数与类解除关系,不让其继承和访问类的内容。 实际场景中,静态方法几乎很少有用到。
本文是廖雪峰的Python教程的笔记,主要是摘抄一些重点。所以我把他划分到转载里。侵删。
在Python中用双下划线__包裹起来的方法被成为魔法方法,可以用来给类提供算术、逻辑运算等功能,让这些类能够像原生的对象一样用更标准、简洁的方式进行这些操作。 下面介绍常常被问到的几个魔法方法。
在编写程序时,可能会经常报出一些异常,很大一方面原因是自己的疏忽大意导致程序给出错误信息,另一方面是因为有些异常是程序运行时不可避免的,比如:在爬虫时可能有几个网页的结构不一致,这时两种结构的网页用同一套代码就会出错
Python Cookbook的下半部分笔记~ Chap 7 函数 将元数据信息附加到函数参数上 函数的参数注解可以提示程序员该函数应该如何使用,这是很有帮助的。比如,考虑下面这个带参数注解的函数: def add(x:int, y:int) -> int: return x + y python解释器并不会附加任何语法意义到这些参数注解上。但参数注解会给阅读代码的人提供提示,并且一些第三方工具和框架可能会为注解加上语法含义。这些注解也会出现在文档中: help(add) Help on fu
前言 python动态加载import_module 和 重载reload 的使用 python环境:V3.6.x import_module 当我们在运行一段程序,根据需要动态加载一个模块,调用里面的方法时,除了平台使用的import module,也可以在代码里面用到import_module方法。 比如我有个模块 yoyo.py,里面写了个函数 def fun1(): return "hello world" def fun2(): return "上海-悠悠" a.py 需要加载y
原文:https://realpython.com/python-traceback/
Python使用空格(tabs or spaces)来组织代码结构,而不是像R,C++,Java那样用括号。
自省:自省就是能够获得自身的结构和方法,给开发者可以灵活的调用,给定一个对象,返回该对象的所有属性和函数列表,或给定对象和该对象的函数或者属性的名字,返回对象的函数或者属性实例
在shell脚本中,常用if来判断程序的某个部分是否可能会出错,并在if的分支中做出对应的处理,从而让程序更具健壮性。if判断是异常处理的一种方式,所有语言都通用。对于特性完整的编程语言来说,都有专门的异常处理机制,有些语言用起来可能会很复杂,要求一堆堆的,有些语言则非常简洁,用起来非常通畅。
学习使用Django进行网页爬取取决于你对Python、Django框架和网络爬虫的熟悉程度。以下是一些关键点,总的来说,如果你已经具备Python和Django的基础知识,并对网页爬虫有一定了解,那么学习使用Django进行网页爬取将会比较容易。如果你是一个完全的初学者,那么可能需要更多的时间和努力来掌握所需的所有技能。不过,通过逐步学习和实践,这是完全可行的。比如我遇到得下面得问题以及我得应对方法。
如果我们想要和Java一样,在不实例化对象的情况下,使用类名.方法名()完成方法调用,可以使用@staticmethod装饰器将类的成员方法定义为静态方法,或者使用@classmethod装饰器将类的成员方法定义属于为类的方法(严格来讲,方法应该是属于实例化之后对象的方法,因为方法在面向对象的概念里是行为的抽象)。
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