Hacktoberfest Bahagian 1
Memecahkan ais
Ini adalah kali pertama saya menyertai Hacktoberfest, dan sebagai keperluan untuk kursus sumber terbuka saya, saya dikehendaki berjaya membuat 4 PR (1 PR setiap minggu) untuk projek sumber terbuka sementara PR ini juga diterima dan digabungkan. Saya mungkin mempunyai pengalaman bekerjasama dengan rakan sekelas dan menyumbang kepada projek mereka, ini akan menjadi sumbangan sumber terbuka sebenar pertama saya kepada seseorang di luar kelas. Saya agak bimbang tentang piawaian mencipta isu, meminta untuk ditugaskan untuk isu itu, atau bagaimana pemilik repo mahu penyelesaian dilakukan dengan cara tertentu. Jadi sebagai permulaan, saya memilih isu mudah untuk diselesaikan.
nyata30
/
Makanan-Data-Pengikis
Mengikis data untuk https://github.com/surreal30/Is-My-Food-Healthy
Mengenai
Repositori ini berfungsi sebagai direktori untuk menyimpan skrip pelupusan web untuk repo Is-My-Food-Healthy Apl itu memerlukan banyak dan banyak data. Dan memasukkannya secara manual walaupun dengan pasukan untuk 20 orang adalah tugas besar. Skrip ini mengautomasikannya.
Mengapa url tapak web disembunyikan?
Itu soalan yang sangat bijak! Nah, sebabnya ialah saya membuang data ini dari tapak dan saya tidak pasti kesahihannya. Jadi, lebih baik tidak menyebutnya. Dan ya, tapak itu sangat membantu.
Apa yang hilang?
Pada masa ini saya sedang mencari tapak untuk mengikis data untuk bahan, warna tiruan, pengawet, dll. Saya sedang menyelidik dan mencarinya. Setelah itu selesai, saya akan mencipta skrip itu untuk mereka juga dan menambahkannya pada repo ini.
Mulakan
Keperluan
- Python3
- meminta perpustakaan (Perlu dipasang secara berasingan)
- Sup Cantik dari bs4…
Isu #1
Isu pertama yang saya usahakan ialah dengan hanya membuat requirement.txt untuk projek bagi memudahkan pengguna memasang sebarang pakej yang diperlukan oleh program. Bahagian yang sedikit rumit dengan isu ini ialah pemilik repo memberitahu saya bahawa mereka menggunakan uv sebagai pengurus pakej mereka, yang saya tidak pernah dengar sebelum ini. Jadi, saya terpaksa membuat kajian tentang pengurus pakej ini untuk memastikan penjanaan dan pemasangan requirements.txt serasi dengan uv.
PR #1
Permintaan Tarik Saya terdiri daripada perkara yang saya capai dan cara saya menyelesaikan tugas itu, sambil turut berinteraksi dengan pemilik repo untuk sebarang permintaan tambahan daripada mereka.
Pemilik repo juga memberikan komen yang merupakan nitpick berdasarkan beberapa baris yang saya ubah dalam README.md. Ini menyedarkan saya bahawa lebih cantik saya memformat fail secara automatik apabila saya menyimpan, menyebabkan ia membuat perubahan yang saya tidak berniat untuk membuat. Nasib baik, perubahan yang dibuat tidak menjejaskan apa-apa kerana ia hanya menambah watak pembatalan. Ini memberi saya kesedaran bahawa tidak semua projek menggunakan pemformat, jadi saya mengambil perhatian untuk sama ada pemformat saya dimatikan jika projek tidak menggunakannya atau membuat penyelidikan tentang cara saya boleh membuat projek pemformat khusus.
Atas ialah kandungan terperinci Hacktoberfest Bahagian 1. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
