


Analyse des fonctions courantes dans le module functools en Python
1.partial
La première est la fonction partielle, qui peut relier les paramètres facultatifs de la fonction et générer un objet partiel appelable :
>>> int('10') # 实际上等同于int('10', base=10)和int('10', 10) 10 >>> int('10', 2) # 实际上是int('10', base=2)的缩写 2 >>> from functools import partial >>> int2 = partial(int, 2) # 这里我没写base,结果就出错了 >>> int2('10') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: an integer is required >>> int2 = partial(int, base=2) # 把base参数绑定在int2这个函数里 >>> int2('10') # 现在缺省参数base被设为2了 2 >>> int2('10', 3) # 没加base,结果又出错了 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: keyword parameter 'base' was given by position and by name >>> int2('10', base=3) 3 >>> type(int2) <type 'functools.partial'>
Comme on peut le voir, la seule chose à noter est que le paramètre facultatif doit écrire le nom du paramètre.
2.update_wrapper
Ensuite, il y a la fonction update_wrapper, qui peut copier le __name__, __module__, __doc__ et __dict__ de la fonction encapsulée vers la fonction d'encapsulation :
#-*- coding: gbk -*- def thisIsliving(fun): def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return living @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__ print from functools import update_wrapper def thisIsliving(fun): def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return update_wrapper(living, fun) @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__
Résultat :
对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 None 对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 什么是活着
Mais ça ne sert pas à grand chose, après tout , c'est juste 4 lignes de moins d'instructions d'affectation écrites.
3.wraps
Ensuite, il y a la fonction wraps, qui encapsule également update_wrapper :
#-*- coding: gbk -*- from functools import wraps def thisIsliving(fun): @wraps(fun) def living(*args, **kw): return fun(*args, **kw) + '活着就是吃嘛。' return living @thisIsliving def whatIsLiving(): "什么是活着" return '对啊,怎样才算活着呢?' print whatIsLiving() print whatIsLiving.__doc__
Le résultat est toujours le même :
对啊,怎样才算活着呢?活着就是吃嘛。 什么是活着
4.total_ordering
Enfin, la fonction total_ordering est étant donné des méthodes de tri riches en classes, utilisant des décorateurs pour simplifier les opérations. S'il est utilisé, un __lt__(), __le__(), __gt__() ou __ge__() doit être défini dans la classe. Une méthode __eq__() doit être ajoutée à la classe.
from functools import total_ordering @total_ordering class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def __eq__(self, other): return self.name.lower() == other.name.lower() def __lt__(self, other): return self.name.lower() < other.name.lower() a = Student('dan') b = Student('mink') print a > b print a print sorted([b, a])
Imprimer les résultats
False <__main__.Student object at 0x7f16ecb194d0> [<__main__.Student object at 0x7f16ecb194d0>, <__main__.Student object at 0x7f16ecb195d0>]
Pour plus d'articles liés à l'analyse des fonctions courantes du module functools en Python, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

Il n'y a pas de salaire absolu pour les développeurs Python et JavaScript, selon les compétences et les besoins de l'industrie. 1. Python peut être davantage payé en science des données et en apprentissage automatique. 2. JavaScript a une grande demande dans le développement frontal et complet, et son salaire est également considérable. 3. Les facteurs d'influence comprennent l'expérience, la localisation géographique, la taille de l'entreprise et les compétences spécifiques.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

La page H5 doit être maintenue en continu, en raison de facteurs tels que les vulnérabilités du code, la compatibilité des navigateurs, l'optimisation des performances, les mises à jour de sécurité et les améliorations de l'expérience utilisateur. Des méthodes de maintenance efficaces comprennent l'établissement d'un système de test complet, à l'aide d'outils de contrôle de version, de surveiller régulièrement les performances de la page, de collecter les commentaires des utilisateurs et de formuler des plans de maintenance.

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Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.
