Python实现方便使用的级联进度信息实例
本文实例讲述了Python实现方便使用的级联进度信息的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
class StepedProgress: '''方便显示进度的级联进度信息。 ''' def __init__(self, stockPercent=[1], parentProgress=None): self.percent = 0 self.info = '' self.subProgress = [] self.cur_running_process = 0 self.stockPercent = stockPercent self.parentProgress = parentProgress # 重新计算进度比,防止初始化时的值加起来不是1 w = 0.0 for p in self.stockPercent: w += p for i in range(0, len(stockPercent)): stockPercent[i] = stockPercent[i]/w # 初始化子进度 if len(stockPercent) == 1: self.subProgress = None else: for p in self.stockPercent: self.subProgress.append(StepedProgress(parentProgress=self)) def subprogress(self, index): if index >= self.subcount(): return self.subProgress[self.subcount()-1] elif index < self.cur_running_process: return self.subProgress[self.cur_running_process] else: self.cur_running_process = index return self.subProgress[index] def subcount(self): return len(self.subProgress) def notifyParentProgress(self, percent, info=None): new_percent = 0.0 for i in range(0, self.cur_running_process): new_percent += self.stockPercent[i] new_percent += percent/100.0 * self.stockPercent[self.cur_running_process] new_percent *= 100.0 self.notifyProgress(new_percent, info) def notifyProgress(self, percent, info=None): if percent > self.percent: self.percent = percent if info is not None: self.info = info if self.parentProgress is not None: self.parentProgress.notifyParentProgress(percent, info) else: print self.info[:77].ljust(80, '.'), "[%0.1f%%]"%self.percent if __name__ == "__main__": s = StepedProgress([60, 40]) s.notifyProgress(10, 'aaa') s1 = s.subprogress(0) s1.notifyProgress(50, 'bbb') s3 = s.subprogress(1) s3 = StepedProgress([1, 1], parentProgress=s3.parentProgress) #级联子进度 s3.notifyProgress(20, 'ddd') s4 = s3.subprogress(0) s4.notifyProgress(50, 'eee') s5 = s3.subprogress(1) s5.notifyProgress(50, 'fff')
输出结果:
aaa............................................................................. [10.0%]
bbb............................................................................. [30.0%]
ddd............................................................................. [68.0%]
eee............................................................................. [70.0%]
fff............................................................................. [90.0%]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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C语言中没有内置求和函数,需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和:循环版本:使用for循环和数组长度计算求和。指针版本:使用指针指向数组元素,通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本:动态分配数组并自行管理内存,确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

distinct 和 distinguish 虽都与区分有关,但用法不同:distinct(形容词)描述事物本身的独特性,用于强调事物之间的差异;distinguish(动词)表示区分行为或能力,用于描述辨别过程。在编程中,distinct 常用于表示集合中元素的唯一性,如去重操作;distinguish 则体现在算法或函数的设计中,如区分奇数和偶数。优化时,distinct 操作应选择合适的算法和数据结构,而 distinguish 操作应优化区分逻辑效率,并注意编写清晰可读的代码。

Python和JavaScript开发者的薪资没有绝对的高低,具体取决于技能和行业需求。1.Python在数据科学和机器学习领域可能薪资更高。2.JavaScript在前端和全栈开发中需求大,薪资也可观。3.影响因素包括经验、地理位置、公司规模和特定技能。

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C语言中没有内置的sum函数用于求和,但可以通过以下方法实现:使用循环逐个累加元素;使用指针逐个访问并累加元素;对于大数据量,考虑并行计算。

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复制粘贴代码并非不可行,但需谨慎对待。代码中环境、库、版本等依赖项可能与当前项目不匹配,导致错误或不可预料的结果。务必确保上下文一致,包括文件路径、依赖库和 Python 版本。此外,复制粘贴特定库的代码时,可能需要安装该库及其依赖项。常见的错误包括路径错误、版本冲突和代码风格不一致。性能优化需根据代码原用途和约束重新设计或重构。理解并调试复制的代码至关重要,切勿盲目复制粘贴。

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