简单使用Python自动生成文章
为了应付某些情况,需要做17份记录。虽然不很重要,但是17份完全雷同也不很好。大体看了一下,此记录大致分为四段。于是决定每段提供四种选项,每段四选一,拼凑成四段文字,存成一个文件。文件名就叫“XX记录+日期”。应急的随手创作,使用了“文件操作”和“生成随机数”的功能。比较简陋。后期扩展可以考虑搭配个数据库。
# -*- coding: cp936 -*-
import random
title='XXX周例会\n会议时间: '
timelist=['6月6日','6月13日','6月20日','6月27日','7月4日','7月11日','7月18日','7月25日',
'8月1日','8月8日','8月15日','8月22日','8月29日',
'9月5日','9月12日','9月19日','9月26日',
]#包含17个日期的列表
str1='会议地点: XXX房间\n'
str2='主持人: 张三\n'
str3='参加人员: AAA、BBB、ccc\n会议内容:\n '
list1=['第一段(A型)\n','第一段(B型)\n','第一段(C型)\n','第一段(D型)\n']
list2=['第二段(A型)\n','第二段(B型)\n','第二段(C型)\n','第二段(D型)\n']
list3=['第三段(A型)\n','第三段(B型)\n','第三段(C型)\n','第三段(D型)\n']
list4=['第四段(A型)\n','第四段(B型)\n','第四段(C型)\n','第四段(D型)\n']
for i in range(0,17):
aa=random.randint(0,3)#随机赋给aa“0、1、2,3”三个值
bb=random.randint(0,3)
cc=random.randint(0,3)
dd=random.randint(0,3)
print timelist[i]
print aa,bb,cc,dd
f=open('XXX周例会'+timelist[i]+'.txt','w')# 新建文件,文件名是“标题+日期”。r只读,w可写,a追加
f.write(title + timelist[i] + '\n' + str1 + str2 + str3 + list1[aa] + list2[bb] + list3[cc] + list4[dd] + '\n')
#在文件中写入随机生成的第一段,第二段,第三段,第四段。
f.close()#关闭文件读写。
给某党看的东西,哎,我天朝。。。。。小伙伴们还是关注下本文的思路吧,其他不是目前我们能考虑的^_^

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C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

明確で明確なものは区別に関連していますが、それらは異なる方法で使用されます。明確な(形容詞)は、物事自体の独自性を説明し、物事の違いを強調するために使用されます。明確な(動詞)は、区別の動作または能力を表し、差別プロセスを説明するために使用されます。プログラミングでは、個別は、重複排除操作などのコレクション内の要素の独自性を表すためによく使用されます。明確なは、奇数や偶数の偶数を区別するなど、アルゴリズムまたは関数の設計に反映されます。最適化する場合、異なる操作は適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する必要がありますが、異なる操作は、論理効率の区別を最適化し、明確で読み取り可能なコードの書き込みに注意を払う必要があります。

スキルや業界のニーズに応じて、PythonおよびJavaScript開発者には絶対的な給与はありません。 1. Pythonは、データサイエンスと機械学習でさらに支払われる場合があります。 2。JavaScriptは、フロントエンドとフルスタックの開発に大きな需要があり、その給与もかなりです。 3。影響要因には、経験、地理的位置、会社の規模、特定のスキルが含まれます。

!X理解!Xは、C言語の論理的な非操作者です。 Xの値をブーリングします。つまり、虚偽の真の変化、trueへの誤った変更です。ただし、Cの真実と虚偽はブール型ではなく数値で表されていることに注意してください。非ゼロは真であると見なされ、0のみが偽と見なされます。したがって、!xは正の数と同じ負の数を扱い、真実と見なされます。

Cには組み込みの合計関数はありませんが、次のように実装できます。ループを使用して要素を1つずつ蓄積します。ポインターを使用して、要素に1つずつアクセスして蓄積します。大量のデータ量については、並列計算を検討してください。

クロール中に58.com作業ページの動的データを取得するにはどうすればよいですか? Crawlerツールを使用して58.comの作業ページをrawったら、これに遭遇する可能性があります...

H5ページは、コードの脆弱性、ブラウザー互換性、パフォーマンスの最適化、セキュリティの更新、ユーザーエクスペリエンスの改善などの要因のため、継続的に維持する必要があります。効果的なメンテナンス方法には、完全なテストシステムの確立、バージョン制御ツールの使用、定期的にページのパフォーマンスの監視、ユーザーフィードバックの収集、メンテナンス計画の策定が含まれます。

コードのコピーと貼り付けは不可能ではありませんが、注意して扱う必要があります。コード内の環境、ライブラリ、バージョンなどの依存関係は、現在のプロジェクトと一致しないため、エラーや予測不可能な結果が得られます。ファイルパス、従属ライブラリ、Pythonバージョンなど、コンテキストが一貫していることを確認してください。さらに、特定のライブラリのコードをコピーして貼り付けるときは、ライブラリとその依存関係をインストールする必要がある場合があります。一般的なエラーには、パスエラー、バージョンの競合、一貫性のないコードスタイルが含まれます。パフォーマンスの最適化は、コードの元の目的と制約に従って再設計またはリファクタリングする必要があります。コピーされたコードを理解してデバッグすることが重要であり、盲目的にコピーして貼り付けないでください。
