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兩句話掌握python最難知識點——元類
年轻的造物主,请随我一起开创新世界。
挑战一:通过元类创建ORM
道生一
一生二
二生三、三生万物
挑战二:网络代理的爬取
准备工作,先爬个页面玩玩
批量处理抓取代理
年轻的造物主,创造世界的工具已经在你手上,请你将它的威力发挥到极致!
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什麼是Python元類別? Python是元類別的介紹

Sep 12, 2018 pm 03:09 PM
python 元類

本篇文章帶給大家的內容是關於什麼是Python元類別? Python元類別的介紹 ,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。

兩句話掌握python最難知識點——元類

千萬不要被所謂“元類是99%的python程式設計師不會用到的特性”這類的說辭嚇住。因為每個中國人,都是天生的元類使用者

學懂元類,你只需要知道兩句話:

  • 道生一,一生二,二生三,三生萬物

  • 我是誰?我從哪裡來?我要到哪裡去? (部落客認為應該是:我是誰?我從哪裡來?我能做什麼?)

在python世界,擁有一個永恆的道,那就是“type”,請記在腦海中,type就是道。如此廣袤無垠的python生態圈,都是由type產生出來的。

什麼是Python元類別? Python是元類別的介紹

道生一,一生二,二生三,三生萬物。

  1.  即是type

  2. #一 即是metaclass(元類,或叫類別產生器)

  3.  即是class(類,或稱為實例產生器)

  4. ##三 即是instance(實例)

  5. 萬物 即是實例的各種屬性與方法,我們平常使用python時,呼叫的就是它們。

道和一,是我們今天討論的命題,而二、三、和萬物,則是我們常常使用的類別、實例、屬性和方法,用hello world來舉例:

# 创建一个Hello类,拥有属性say_hello ----二的起源
class Hello():
    def say_hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)


# 从Hello类创建一个实例hello ----二生三
hello = Hello()

# 使用hello调用方法say_hello ----三生万物
hello.say_hello()
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輸出效果:

Hello, world.
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這就是一個標準的「二生三,三生萬物」過程。  從類別到我們可以呼叫的方法,用了這兩個步驟。

那我們不由自主要問,類別從何而來呢?回到程式碼的第一行。

class Hello其實是一個函數的“語義化簡稱”,只為了讓程式碼更淺顯易懂,它的另一個寫法是:

def fn(self, name='world'): # 假如我们有一个函数叫fn
    print('Hello, %s.' % name)
    
Hello = type('Hello', (object,), dict(say_hello=fn)) # 通过type创建Hello class ---- 神秘的“道”,可以点化一切,这次我们直接从“道”生出了“二”
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這樣的寫法,就和之前的Class Hello寫法作用完全相同,你可以試試創建實例並調用

# 从Hello类创建一个实例hello ----二生三,完全一样
hello = Hello()
# 使用hello调用方法say_hello ----三生万物,完全一样
hello.say_hello()
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輸出效果:

Hello, world. ----调用结果完全一样。
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我們回頭看一眼最精彩的地方,

道直接生出了二

Hello = type('Hello', (object,), dict(say_hello=fn))
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這就是“道”,python世界的起源,你可以為此而驚嘆。

注意它的三個參數!暗合人類的三大永恆命題:我是誰,我從哪裡來,我要到哪裡去。

  • 第一個參數:我是誰。在這裡,我需要一個區分於其它一切的命名,以上的實例將我命名為「Hello」

  • 第二個參數:我從哪裡來

    在這裡,我需要知道從哪裡來,也就是我的“父類別”,以上實例中我的父類別是“object”——python中一種非常初級的類別。

  • 第三個參數:我要到哪裡去

    在這裡,我們將需要呼叫的方法和屬性包含到一個字典裡,然後再作為參數傳入。以上實例中,我們有一個say_hello方法包裝進了字典中。

值得注意的是,三大永恆命題,是一切類,一切實例,甚至是所有實例屬性與方法都具有的。理所當然,它們的“創造者”,道和一,即type和元類,也具有這三個參數。但平常,類別的三大永恆命題並不作為參數傳入,而是以如下方式傳入

class Hello(object){
# class 后声明“我是谁”
# 小括号内声明“我来自哪里”
# 中括号内声明“我要到哪里去”
    def say_hello(){
        
    }
}
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  • 造物主,可以直接創造單一的人,但這是一件苦役。造物主會先創造「人」這個物種,再批量創造具體的個人。並將三大永恆命題,一直傳承下去。

  • “道”可以直接生出“二”,但它會先生出“一”,再批量地製造“二”。

  • type可以直接產生類別(class),但也可以先生成元類別(metaclass),再使用元類別批次客製化類別(class)。

元類別-道生一,一生二

一般來說,元類別都被命名後綴為Metalass。想像一下,我們需要一個可以自動打招呼的元類,它裡面​​的類方法呢,有時需要say_Hello,有時需要say_Hi,有時又需要say_Sayolala,有時需要say_Nihao。

如果每個內建的say_xxx都需要在類別裡面宣告一次,那將是多麼可怕的苦役!不如使用

元類別來解決問題。

以下是建立一個專門「打招呼」用的元類別程式碼:

class SayMetaClass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
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記住兩點:

1、元類別是由「type」衍生而出,所以父類別需要傳入type。 【
道生一,所以一必須包含道

2、元类的操作都在 __new__中完成,它的第一个参数是将创建的类,之后的参数即是三大永恒命题:我是谁,我从哪里来,我将到哪里去。 它返回的对象也是三大永恒命题,接下来,这三个参数将一直陪伴我们。

在__new__中,我只进行了一个操作,就是

attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')
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它跟据类的名字,创建了一个类方法。比如我们由元类创建的类叫“Hello”,那创建时就自动有了一个叫“say_Hello”的类方法,然后又将类的名字“Hello”作为默认参数saying,传到了方法里面。然后把hello方法调用时的传参作为value传进去,最终打印出来。

那么,一个元类是怎么从创建到调用的呢?
来!一起根据道生一、一生二、二生三、三生万物的准则,走进元类的生命周期吧!

# 道生一:传入type
class SayMetaClass(type):

    # 传入三大永恒命题:类名称、父类、属性
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 创造“天赋”
        attrs['say_'+name] = lambda self,value,saying=name: print(saying+','+value+'!')
        # 传承三大永恒命题:类名称、父类、属性
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

# 一生二:创建类
class Hello(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:创建实列
hello = Hello()

# 三生万物:调用实例方法
hello.say_Hello('world!')
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输出为

Hello, world!
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注意:通过元类创建的类,第一个参数是父类,第二个参数是metaclass

普通人出生都不会说话,但有的人出生就会打招呼说“Hello”,“你好”,“sayolala”,这就是天赋的力量。它会给我们面向对象的编程省下无数的麻烦。

现在,保持元类不变,我们还可以继续创建Sayolala, Nihao类,如下:

# 一生二:创建类
class Sayolala(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:创建实列
s = Sayolala()

# 三生万物:调用实例方法
s.say_Sayolala('japan!')
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输出

Sayolala, japan!
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也可以说中文

# 一生二:创建类
class Nihao(object, metaclass=SayMetaClass):
    pass

# 二生三:创建实列
n = Nihao()

# 三生万物:调用实例方法
n.say_Nihao('中华!')
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输出

Nihao, 中华!
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再来一个小例子:

# 道生一
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 天赋:通过add方法将值绑定
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        
# 一生二
class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass
    
# 二生三
L = MyList()

# 三生万物
L.add(1)
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现在我们打印一下L

print(L)

>>> [1]
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而普通的list没有add()方法

L2 = list()
L2.add(1)

>>>AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'
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太棒了!学到这里,你是不是已经体验到了造物主的乐趣?

年轻的造物主,请随我一起开创新世界。

我们选择两个领域,一个是Django的核心思想,“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,简称ORM。

这是Django的一大难点,但学完了元类,一切变得清晰。你对Django的理解将更上一层楼!

另一个领域是爬虫领域(黑客领域),一个自动搜索网络上的可用代理,然后换着IP去突破别的人反爬虫限制。

这两项技能非常有用,也非常好玩!

挑战一:通过元类创建ORM

准备工作,创建一个Field类

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):
        self.name = name
        self.column_type = column_type

    def __str__(self):
        return &#39;<%s:%s>&#39; % (self.__class__.__name__, self.name)
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它的作用是
在Field类实例化时将得到两个参数,name和column_type,它们将被绑定为Field的私有属性,如果要将Field转化为字符串时,将返回“Field:XXX” , XXX是传入的name名称。

准备工作:创建StringField和IntergerField

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, &#39;varchar(100)&#39;)

class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, &#39;bigint&#39;)
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它的作用是
在StringField,IntegerField实例初始化时,时自动调用父类的初始化方式。

道生一

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if name==&#39;Model&#39;:
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        print(&#39;Found model: %s&#39; % name)
        mappings = dict()
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                print(&#39;Found mapping: %s ==> %s&#39; % (k, v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        attrs[&#39;__mappings__&#39;] = mappings # 保存属性和列的映射关系
        attrs[&#39;__table__&#39;] = name # 假设表名和类名一致
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
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它做了以下几件事

  1. 创建一个新的字典mapping

  2. 将每一个类的属性,通过.items()遍历其键值对。如果值是Field类,则打印键值,并将这一对键值绑定到mapping字典上。

  3. 将刚刚传入值为Field类的属性删除。

  4. 创建一个专门的__mappings__属性,保存字典mapping。

  5. 创建一个专门的__table__属性,保存传入的类的名称。

一生二

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kwarg):
        super(Model, self).__init__(**kwarg)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError("&#39;Model&#39; object has no attribute &#39;%s&#39;" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    # 模拟建表操作
    def save(self):
        fields = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = &#39;insert into %s (%s) values (%s)&#39; % (self.__table__, &#39;,&#39;.join(fields), &#39;,&#39;.join([str(i) for i in args]))
        print(&#39;SQL: %s&#39; % sql)
        print(&#39;ARGS: %s&#39; % str(args))
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如果从Model创建一个子类User:

class User(Model):
    # 定义类的属性到列的映射:
    id = IntegerField(&#39;id&#39;)
    name = StringField(&#39;username&#39;)
    email = StringField(&#39;email&#39;)
    password = StringField(&#39;password&#39;)
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这时
id= IntegerField('id')就会自动解析为:

Model.__setattr__(self, 'id', IntegerField('id'))

因为IntergerField('id')是Field的子类的实例,自动触发元类的__new__,所以将IntergerField('id')存入__mappings__并删除这个键值对。

二生三、三生万物

当你初始化一个实例的时候并调用save()方法时候

u = User(id=12345, name=&#39;Batman&#39;, email=&#39;batman@nasa.org&#39;, password=&#39;iamback&#39;)
u.save()
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这时先完成了二生三的过程:

  1. 先调用Model.__setattr__,将键值载入私有对象

  2. 然后调用元类的“天赋”,ModelMetaclass.__new__,将Model中的私有对象,只要是Field的实例,都自动存入u.__mappings__。

接下来完成了三生万物的过程:

通过u.save()模拟数据库存入操作。这里我们仅仅做了一下遍历__mappings__操作,虚拟了sql并打印,在现实情况下是通过输入sql语句与数据库来运行。

输出结果为

Found model: User
Found mapping: name ==> <StringField:username>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:id>
Found mapping: email ==> <StringField:email>
SQL: insert into User (username,password,id,email) values (Batman,iamback,12345,batman@nasa.org)
ARGS: [&#39;Batman&#39;, &#39;iamback&#39;, 12345, &#39;batman@nasa.org&#39;]
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  • 年轻的造物主,你已经和我一起体验了由“道”演化“万物”的伟大历程,这也是Django中的Model版块核心原理。

  • 接下来,请和我一起进行更好玩的爬虫实战(嗯,你现在已经是初级黑客了):网络代理的爬取吧!

挑战二:网络代理的爬取

准备工作,先爬个页面玩玩

请确保已安装requests和pyquery这两个包。

# 文件:get_page.py
import requests

base_headers = {
    &#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36&#39;,
    &#39;Accept-Encoding&#39;: &#39;gzip, deflate, sdch&#39;,
    &#39;Accept-Language&#39;: &#39;zh-CN,zh;q=0.8&#39;
}


def get_page(url):
    headers = dict(base_headers)
    print(&#39;Getting&#39;, url)
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        print(&#39;Getting result&#39;, url, r.status_code)
        if r.status_code == 200:
            return r.text
    except ConnectionError:
        print(&#39;Crawling Failed&#39;, url)
        return None
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这里,我们利用request包,把百度的源码爬了出来。

试一试抓百度

把这一段粘在get_page.py后面,试完删除

if(__name__ == &#39;__main__&#39;):
    rs = get_page(&#39;https://www.baidu.com&#39;)
    print(&#39;result:\r\n&#39;, rs)
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试一试抓代理

把这一段粘在get_page.py后面,试完删除

if(__name__ == &#39;__main__&#39;):
    from pyquery import PyQuery as pq
    start_url = &#39;http://www.proxy360.cn/Region/China&#39;
    print(&#39;Crawling&#39;, start_url)
    html = get_page(start_url)
    if html:
        doc = pq(html)
        lines = doc(&#39;p[name="list_proxy_ip"]&#39;).items()
        for line in lines:
            ip = line.find(&#39;.tbBottomLine:nth-child(1)&#39;).text()
            port = line.find(&#39;.tbBottomLine:nth-child(2)&#39;).text()
            print(ip+&#39;:&#39;+port)
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接下来进入正题:使用元类批量抓取代理

批量处理抓取代理

from getpage import get_page
from pyquery import PyQuery as pq


# 道生一:创建抽取代理的metaclass
class ProxyMetaclass(type):
    """
        元类,在FreeProxyGetter类中加入
        __CrawlFunc__和__CrawlFuncCount__
        两个参数,分别表示爬虫函数,和爬虫函数的数量。
    """
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        count = 0
        attrs[&#39;__CrawlFunc__&#39;] = []
        attrs[&#39;__CrawlName__&#39;] = []
        for k, v in attrs.items():
            if &#39;crawl_&#39; in k:
                attrs[&#39;__CrawlName__&#39;].append(k)
                attrs[&#39;__CrawlFunc__&#39;].append(v)
                count += 1
        for k in attrs[&#39;__CrawlName__&#39;]:
            attrs.pop(k)
        attrs[&#39;__CrawlFuncCount__&#39;] = count
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)


# 一生二:创建代理获取类

class ProxyGetter(object, metaclass=ProxyMetaclass):
    def get_raw_proxies(self, site):
        proxies = []
        print(&#39;Site&#39;, site)
        for func in self.__CrawlFunc__:
            if func.__name__==site:
                this_page_proxies = func(self)
                for proxy in this_page_proxies:
                    print(&#39;Getting&#39;, proxy, &#39;from&#39;, site)
                    proxies.append(proxy)
        return proxies


    def crawl_daili66(self, page_count=4):
        start_url = &#39;http://www.66ip.cn/{}.html&#39;
        urls = [start_url.format(page) for page in range(1, page_count + 1)]
        for url in urls:
            print(&#39;Crawling&#39;, url)
            html = get_page(url)
            if html:
                doc = pq(html)
                trs = doc(&#39;.containerbox table tr:gt(0)&#39;).items()
                for tr in trs:
                    ip = tr.find(&#39;td:nth-child(1)&#39;).text()
                    port = tr.find(&#39;td:nth-child(2)&#39;).text()
                    yield &#39;:&#39;.join([ip, port])

    def crawl_proxy360(self):
        start_url = &#39;http://www.proxy360.cn/Region/China&#39;
        print(&#39;Crawling&#39;, start_url)
        html = get_page(start_url)
        if html:
            doc = pq(html)
            lines = doc(&#39;p[name="list_proxy_ip"]&#39;).items()
            for line in lines:
                ip = line.find(&#39;.tbBottomLine:nth-child(1)&#39;).text()
                port = line.find(&#39;.tbBottomLine:nth-child(2)&#39;).text()
                yield &#39;:&#39;.join([ip, port])

    def crawl_goubanjia(self):
        start_url = &#39;http://www.goubanjia.com/free/gngn/index.shtml&#39;
        html = get_page(start_url)
        if html:
            doc = pq(html)
            tds = doc(&#39;td.ip&#39;).items()
            for td in tds:
                td.find(&#39;p&#39;).remove()
                yield td.text().replace(&#39; &#39;, &#39;&#39;)


if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    # 二生三:实例化ProxyGetter
    crawler = ProxyGetter()
    print(crawler.__CrawlName__)
    # 三生万物
    for site_label in range(crawler.__CrawlFuncCount__):
        site = crawler.__CrawlName__[site_label]
        myProxies = crawler.get_raw_proxies(site)
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道生一:元类的__new__中,做了四件事:

  1. 将“crawl_”开头的类方法的名称推入ProxyGetter.__CrawlName__

  2. 将“crawl_”开头的类方法的本身推入ProxyGetter.__CrawlFunc_

  3. 计算符合“crawl_”开头的类方法个数

  4. 删除所有符合“crawl_”开头的类方法

怎么样?是不是和之前创建ORM的__mappings__过程极为相似?

一生二:类里面定义了使用pyquery抓取页面元素的方法

分别从三个免费代理网站抓取了页面上显示的全部代理。

如果对yield用法不熟悉,可以查看:
廖雪峰的python教程:生成器

二生三:创建实例对象crawler

三生万物:遍历每一个__CrawlFunc__

  1. 在ProxyGetter.__CrawlName__上面,获取可以抓取的的网址名。

  2. 触发类方法ProxyGetter.get_raw_proxies(site)

  3. 遍历ProxyGetter.__CrawlFunc__,如果方法名和网址名称相同的,则执行这一个方法

  4. 把每个网址获取到的代理整合成数组输出。

那么。。。怎么利用批量代理,冲击别人的网站,套取别人的密码,狂发广告水贴,定时骚扰客户? 呃!想啥呢!这些自己悟!如果悟不到,请听下回分解!

年轻的造物主,创造世界的工具已经在你手上,请你将它的威力发挥到极致!

请记住挥动工具的口诀:

  • 道生一,一生二,二生三,三生万物

  • 我是谁,我来自哪里,我要到哪里去

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Python 元类实例解析_python

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PHP和Python:解釋了不同的範例 PHP和Python:解釋了不同的範例 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

在PHP和Python之間進行選擇:指南 在PHP和Python之間進行選擇:指南 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP和Python:深入了解他們的歷史 PHP和Python:深入了解他們的歷史 Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

sublime怎麼運行代碼python sublime怎麼運行代碼python Apr 16, 2025 am 08:48 AM

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Python vs. JavaScript:學習曲線和易用性 Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Golang vs. Python:性能和可伸縮性 Apr 19, 2025 am 12:18 AM

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

vscode在哪寫代碼 vscode在哪寫代碼 Apr 15, 2025 pm 09:54 PM

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

notepad 怎麼運行python notepad 怎麼運行python Apr 16, 2025 pm 07:33 PM

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

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