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  • 一、代码注释介绍注释就是对代码的解释和说明,...相关学习推荐:python视频教程二、代码注释分类行注释:在符号后那一行不会被编译(显示)块注释:被块注释符号中间的部分不会被编译三、python代码注释基础Python...

    2020081517172052911.jpg

    一、代码注释介绍注释就是对代码的解释和说明,其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。

    注释是编写程序时,写程序的人给一个语句、程序段、函数等的解释或提示,能提高程序代码的可读性。

    在有处理逻辑的代码中,源程序有效注释量必须在20%以上。相关学习推荐:python视频教程

    二、代码注释分类

    行注释:在符号后那一行不会被编译(显示)

    块注释:被块注释符号中间的部分不会被编译

    三、python代码注释基础

    Python中使用#表示单行注释。单行注释可以作为单独的一行放在被注释代码行之上,也可以放在语句或表达式之后。如下例子:name = 'xiaohong' # 单行注释

    # 单行注释

    name = 'xiaohong'

    Python中使用三个单引号或三个双引号表示多行注释。用在注释多写不下的情况,如下例子:'''

    这是使用三个单引号的多行注释

    '''

    """

    这是使用三个双引号的多行注释

    """

    四、DocStrings介绍与使用

    4.1 DocStrings介绍

    文档字符串

    是一个重要工具,用于解释文档程序,帮助你的程序文档更加简单易懂

    4.2 python中使用DocStrings

    在函数体的第一行使用一对三个单引号 ''' 或者一对三个双引号 """ 来定义文档字符串。你可以使用 doc(注意双下划线)调用函数中的文档字符串属性。

    编写示例如下:def add(num1,num2):

    """ 完成传入的两个数之和

    :param num1: 加数1

    :param num2: 加数2

    :return: 和

    """

    return num1 + num2

    print( add.__doc__ )

    备注:DocStrings 文档字符串使用惯例:它的首行简述函数功能,第二行空行,第三行为函数的具体描述。

    五、DocStrings常用编写风格

    5.1 reST风格

    这是现在流行的一种风格,reST风格,Sphinx的御用格式,比较紧凑。"""

    This is a reST style.

    :param param1: this is a first param

    :param param2: this is a second param

    :returns: this is a description of what is returned

    :raises keyError: raises an exception

    """

    5.2 Google风格"""

    This is a groups style docs.

    Parameters:

    param1 - this is the first param

    param2 - this is a second param

    Returns:

    This is a description of what is returned

    Raises:

    KeyError - raises an exception

    """

    5.3 Numpydoc (Numpy风格)"""

    My numpydoc description of a kind

    of very exhautive numpydoc format docstring.

    Parameters

    ----------

    first : array_like

    the 1st param name `first`

    second :

    the 2nd param

    third : {'value', 'other'}, optional

    the 3rd param, by default 'value'

    Returns

    -------

    string

    a value in a string

    Raises

    ------

    KeyError

    when a key error

    OtherError

    when an other error

    """

    六、一些注释经验注释不是越多越好。对于一目了然的代码,不需要添加注释。

    对于复杂的操作,应该在操作开始前写上相应的注释。

    对于不是一目了然的代码,应该在代码之后添加注释。

    绝对不要描述代码。一般阅读代码的人都了解Python的语法,只是不知道代码要干什么相关学习推荐:编程视频

    以上就是解析Python代码注释规范代码的详细内容,更多请关注gxlcms其它相关文章!

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    本文系统来源:https://www.php.cn/python-tutorials-458107.html

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  • 一、代码注释介绍注释就是对代码的解释和...二、代码注释分类行注释:在符号后那一行不会被编译(显示)块注释:被块注释符号中间的部分不会被编译三、python代码注释基础Python中使用#表示单行注释。单行注释可以...

    一、代码注释介绍

    注释就是对代码的解释和说明,其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。

    注释是编写程序时,写程序的人给一个语句、程序段、函数等的解释或提示,能提高程序代码的可读性。

    在有处理逻辑的代码中,源程序有效注释量必须在20%以上。

    二、代码注释分类

    行注释:在符号后那一行不会被编译(显示)

    块注释:被块注释符号中间的部分不会被编译

    三、python代码注释基础

    Python中使用#表示单行注释。单行注释可以作为单独的一行放在被注释代码行之上,也可以放在语句或表达式之后。如下例子:

    name = 'xiaohong' # 单行注释

    # 单行注释

    name = 'xiaohong'

    Python中使用三个单引号或三个双引号表示多行注释。用在注释多写不下的情况,如下例子:

    '''

    这是使用三个单引号的多行注释

    '''

    """

    这是使用三个双引号的多行注释

    """

    四、DocStrings介绍与使用

    4.1 DocStrings介绍

    文档字符串

    是一个重要工具,用于解释文档程序,帮助你的程序文档更加简单易懂

    4.2 python中使用DocStrings

    在函数体的第一行使用一对三个单引号 ''' 或者一对三个双引号 """ 来定义文档字符串。你可以使用 doc(注意双下划线)调用函数中的文档字符串属性。

    编写示例如下:

    def add(num1,num2):

    """ 完成传入的两个数之和

    :param num1: 加数1

    :param num2: 加数2

    :return: 和

    """

    return num1 + num2

    print( add.__doc__ )

    备注:DocStrings 文档字符串使用惯例:它的首行简述函数功能,第二行空行,第三行为函数的具体描述。

    五、DocStrings常用编写风格

    5.1 reST风格

    这是现在流行的一种风格,reST风格,Sphinx的御用格式,比较紧凑。

    """

    This is a reST style.

    :param param1: this is a first param

    :param param2: this is a second param

    :returns: this is a description of what is returned

    :raises keyError: raises an exception

    """

    5.2 Google风格

    """

    This is a groups style docs.

    Parameters:

    param1 - this is the first param

    param2 - this is a second param

    Returns:

    This is a description of what is returned

    Raises:

    KeyError - raises an exception

    """

    5.3 Numpydoc (Numpy风格)

    """

    My numpydoc description of a kind

    of very exhautive numpydoc format docstring.

    Parameters

    ----------

    first : array_like

    the 1st param name `first`

    second :

    the 2nd param

    third : {'value', 'other'}, optional

    the 3rd param, by default 'value'

    Returns

    -------

    string

    a value in a string

    Raises

    ------

    KeyError

    when a key error

    OtherError

    when an other error

    """

    六、一些注释经验

    注释不是越多越好。对于一目了然的代码,不需要添加注释。

    对于复杂的操作,应该在操作开始前写上相应的注释。

    对于不是一目了然的代码,应该在代码之后添加注释。

    绝对不要描述代码。一般阅读代码的人都了解Python的语法,只是不知道代码要干什么

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • python代码

    2015-01-12 17:32:05
    python代码,打印一个矩形,并在矩形正中间显示用户输入内容
  • #中间写上代码块 end = time.clock() print('Running time: %s Seconds'%(end-start)) 运行结果会是这样: In [2]: %run F:\\celueji\\python_script\\sheetcopy_RuleRepor.py ...: Running time: 443....
  • Python获取代码运行时间的几种方法

    万次阅读 多人点赞 2018-03-23 23:23:25
    目录 1、计算程序运行CPU的时间 2、计算CPU的总运行时间 3、方法三 4、方法四 1、计算程序运行CPU的时间 ...#python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time....#中间写上代码块 end = time.clock() print('Run...

    目录

    1、计算程序运行CPU的时间

    2、计算CPU的总运行时间

    3、方法三

    4、方法四


    1、计算程序运行CPU的时间

    #python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock().
    #只计算了程序运行CPU的时间,返回值是浮点数
    import time
    start =time.clock()
    #中间写上代码块
    end = time.clock()
    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    #运行结果如下

    #Running time: 2.26660703157 Seconds

    2、计算CPU的总运行时间

    #该方法包含了其他程序使用CPU的时间,返回值是浮点数
    import time
    start=time.time()
    #中间写上代码块
    end=time.time()
    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    #运行结果

    #Running time: 4.90400004387 Seconds

    3、方法三

    #该方法包含了其他程序使用CPU的时间
    import datetime
    start=datetime.datetime.now()
    #中间写代码块
    end=datetime.datetime.now()
    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    #运行结果

    #Running time: 0:00:02.412000 Seconds

    4、方法四

    #在 Unix 系统中,建议使用 time.time(),在 Windows 系统中,建议使用 time.clock()
    #实现跨平台的精度性可以使用timeit.default_timer()
    import timeit
    start=timeit.default_timer()
    #中间写代码块
    end=timeit.default_timer()
    print('Running time: %s Seconds'%(end-start))

    #运行结果

    #Running time: 2.31757675399 Seconds

     

    注释:以上四种代码运行环境是Win7系统,都是在相同的代码块下运行的,可以对比代码运行时间获取windows系统下的最优方法;对于其他系统可以进行测试获取最优方法!

     

    交流学习资料共享欢迎入QQ群:955817470

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 中间代码生成 Windows命令行输入: flex compiler.l bison -vdty compiler.y g++ -std=c++11 -o compiler tree.cpp Praser.cpp innerCode.cpp tools.cpp codeOptimize.cpp lex.yy.c y.tab.c compiler.exe test/test...
  • python中方法和类都是可以折叠的,但是很多时候需要按照实现的功能将一部分代码折叠起来。 可以用着样的注释代码实现: #折叠后要显示的内容> ''' your code ''' # 很简单的两句话,但是我第一次用的时候就出...
  • 三、python代码注释基础 Python中使用#表示单行注释。单行注释可以作为单独的一行放在被注释代码行之上,也可以放在语句或表达式之后。如下例子: name = ‘xiaohong’ # 单行注释 # 单行注释 name = ‘xi
  • gdb调试python代码

    2019-09-09 17:54:54
    近期,用python写了一个爬虫,由于中间的操作步骤很多,经常有线程Hang住,经过百度与Google,发现GDB现在7.0以上版本支持对Python源码进行debug。 但是Centos上面,只有有限的几个Python版本支持debug,前提是yum...

    近期,用python写了一个爬虫,由于中间的操作步骤很多,经常有线程Hang住,经过百度与Google,发现GDB现在7.0以上版本支持对Python源码进行debug。

    但是Centos上面,只有有限的几个Python版本支持debug,前提是yum库中拥有python-debuginfo安装包。

    有几个关键环节

    • 下载libpython.py
      下载路径https://github.com/python/cpython/blob/master/Tools/gdb/libpython.py

    • 载入libpython
      查找python程序进程ID,启用gdb -p pid后,执行以下命令,导入libpython

    (gdb) python
    > import sys  
    >sys.path.insert(0, ‘/path/to/libpython.py’ )  
    > import libpython
    >end
    (gdb)

    • Python堆栈查看

    查看所有Python线程的堆栈情况

    (gdb) thread apply all py-list

    查看当前线程堆栈

    py-bt

    查看当前线程代码

    py-list

    查看线程信息

    info threads

    参考文档

    1. centos7 下用 gdb调试python代码
    2. DebuggingWithGDB
    3. gdb调试Python
    展开全文
  • 在 Unix 系统中,建议使用 time.time(),在 Windows 系统中,建议使用 time.clock() 1 #python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock(). ...#中间写上代码块 end = time.clock() print('Running...
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    有的时候,操作大文件,或者取数,要很久,我们给脚本首尾添加一段代码就知道,这段代码整体的大致运行时间了...start =time.clock()#中间写上代码块end = time.clock() print('Running time: %s Seconds'%(end-start))
  • python代码调试技巧

    2019-05-20 08:17:35
    2.把中间临时计算的结果打印出来 3.把每一个中间临时计算的结果和你期望的结果进行对比,如果发现不一致,问题就找到了 4.打印每一步时最好加上标识当前位置的信息,这样可以查看程序运行的顺序是否与预期一致 举...
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    万次阅读 多人点赞 2019-01-21 20:19:46
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