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  • 迭代计划会议内容一般会包含以下几点: • 讨论故事 • 从故事中分解出任务 • 开发人员承担每个任务职责 • 开发人员单独估计各自的任务 提示:接下来的所有理论都会伴随一个实际的例子,而所有例子都基于一个假想...

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    上一篇 “发布计划”


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    前言

    利用发布计划,我们顺利地将粗粒度的故事分配到发布中的多轮迭代。
    迭代计划会议内容一般会包含以下几点:
    • 讨论故事
    • 从故事中分解出任务
    • 开发人员承担每个任务职责
    • 开发人员单独估计各自的任务


    提示:接下来的所有理论都会伴随一个实际的例子,而所有例子都基于一个假想的职位发布和搜索网站。

    文章概览

    在这里插入图片描述

    1. 讨论故事

    • 团队获得一个已经排好优先级的故事结合,以此作为迭代计划的会议输入。
    • 迭代计划会议是客户为团队调整故事优先级的最佳时机。
    • 会议开始时,客户从最高优先级的故事开始,然后由开发提问。
    • 直到充分理解并在故事中分解出任务。

    2. 分解任务的原因

    • 将任务分给更适合这个开发任务的程序员,因为每个程序员都有自己擅长的技术。
    • 有助于发现那些被遗忘的任务。
    • 敏捷设计的诟病时,他没有像瀑布过程那样的前期设计步骤,其特点是频繁的短期设计。
    • 例子:“用户可以根据不同的字段搜索酒店”。分解为
      1. 编写基本的搜索界面
      2. 编写高级搜索界面
      3. 编写搜索结果的界面
      4. 为支持基本搜索查询数据库编写调试SQL语句

    3. 承担指责

    • 每个开发可以把自己的名字写到任务后边。

    4. 估算并确认

    • 一旦每个开发人员估算出自己的任务,那么就需要把这些加起来,计算出完整的评估。

    Finish

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    参考书籍《用户故事与敏捷方法》

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  • 举个例子:假如说小白我突然想要健美的身材,然后就制定了锻炼计划。之后我就开始不断的重复锻炼计划,一遍一遍的重复,每一次锻炼后的状态会积累起来(加入没有其他因素的干扰),然后逐渐逼近我想要健美身材。 ...

    啥是迭代器?

        要搞清楚这个问题,我们就要先知道:什么是迭代?

        迭代是一种科学概念,是指重复反馈过程的活动,其目的是为了逼近所需的结果。简单来说,就是重复进行一个操作,每进行一次,距离目标就近一点,而这个行为,就叫做迭代。

        举个例子:假如说小白我突然想要健美的身材,然后就制定了锻炼计划。之后我就开始不断的重复锻炼计划,一遍一遍的重复,每一次锻炼后的状态会积累起来(加入没有其他因素的干扰),然后逐渐逼近我想要健美身材。

        在上面的例子中,反馈过程是锻炼,而身材就是结果,这个行为就是迭代。

        那迭代器呢,就是python种一个实现迭代功能的对象。迭代器会从第一个元素开始访问,直到所有元素被访问完结束。

    咋用迭代器?

        当然,知道了迭代器的实质,我们自然会想将其使用起来,而体现在python的代码中就需要我们来进行定义实现了。

        那么,我们怎么判断我们设置的变量对象是否可迭代呢?在这里教给大家一个简单的方法,在后面点上一个“.”如果下面的方法里面有__iter__这个方法,就说明这个对象是可以迭代的。

    #我们来在代码层面上实现一下迭代器的定义
    list=[1,2,3,4]    #这里用列表举例
    it = iter(list)    #这就是迭代器对象的创建

        上面的程序简单的说明了怎么创建迭代器对象,那么我们要怎么使用呢?

        有两个关键字:next和yield,我们先讲前者,后者的使用的函数往往被称为生成器,所以放在后面再说。

        next是一个遍历迭代器的关键词,就像我前面说的,我们要重复一个锻炼计划,而next就是让我们在不断地重复锻炼的一个推动器。

        举个例子:

    #继续用列表作为迭代器
    list=[1,2,3,4,5]
    it = iter(list)
    print(next(it))
    print(next(it))
    print(next(it))
    print(next(it))
    print(next(it))

        如大家所见,我们在下面连续打印了五个next函数,结果是“1,2,3,4,5”如果继续使用next函数来迭代it对象,就会报错,因为我们已经讲it中的元素全部遍历过了,由于迭代器的性质,我们无法继续或是重头了,因此就会报错。

    展开全文
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  • 前段时间因工作问题和家中的电脑无法开机,学习Python的计划搁置了一段时间。借此感觉到以前学习的速度过慢,为了达成自己制定的学习目标,决定延长每次Python的学习时间,增加记录内容。下面正题开始: 列表生成式...

    前段时间因工作问题和家中的电脑无法开机,学习Python的计划搁置了一段时间。借此感觉到以前学习的速度过慢,为了达成自己制定的学习目标,决定延长每次Python的学习时间,增加记录内容。下面正题开始:

    列表生成式

    即快速生成 list 的写法,它内置于Python中,简单又强大。

    举个例子,生成一个数字1到10的列表,写法如下:

    L = range(1,11)
    L
    [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

    若想得到元素乘积,则列表生成式写法如下:

    [x * x for x in L]
    [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]

    不用列表生成式的写法如下:

    L1 = []
    for x in L :
        L1.append(x * x)
    L1
    [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]

    有此可见,列表生成式简化了很多代码,使用起来也十分方便。

    继续往下走,在循环中加一个条件,使列表只得到偶数的乘积,则写法如下:

    [x * x for x in L if x % 2 == 0]
    [4,16,36,64,100]

    列表生成式的基本写法如上所示,它还可以内置多个循环,形成全排列,示例如下:

    [ x + y for x in 'ABC' for y in 'XYZ']
    ['AX','AY','AZ','BX','BY','BZ','CX','CY','CZ']

    一般情况下,只使用两层循环,三层及三层以上的循环就很少使用了。列表生成式还可拼接字典dict,示例如下:

    D = {'a':'1','b':'2','c':'3'}
    [k+'='+v for k,v in D.items()] 
    ['a=1','c=3','b=2']

    由于dict内是无序的,所以输入的结果顺序对应会有些差异,此问题可以忽略不计。

    测试题:

    L3 = ['Apple','Banana',18,'Orange',None]

    上述list,要求把大写字母变为小写字母,错误写法如下:

    [x.lower() for x in L3]
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>",line 1,in <module>
    AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'

    报错结果,大致说 int 类型的元素不支持 lower 方法,所以我们正确的写法需要加判断来筛选下 ,正确示例如下:

    [x.lower() if isinstance(x,str) else x for x in L3]
    ['apple','banana',18,'orange',None]

    由此,可以总结出列表表达式的写法如下:

    [执行方法(得到值) 附加条件  循环  简单判断条件(可写可不写)]
    

    我认为循环语句的执行过程如下:

    1.循环遍历出第一个值;

    2.若有简单判断条件进行判断,若无,跳过这步,进行下一步;

    3.若有附加条件,先判断附加条件,此时写法上有一点需要注意,if成功的结果会调用执行方法(得到值)的方法对遍历得到的值进行计算,if 后不需要写值,else 后需要些对应的执行方法。若只判断一次,则将判断条件写在 简单判断条件 的位置上,附加条件不写,有else的情况 才把判断都移到前面来,示例如下:

    [x.lower() if isinstance(x,str) else x for x in L3]
    此为需要else的写法
    [x.lower() for x in L3 if isinstance(x,str)]
    此为不需要else的写法

    4.把值存放到 list 中

    4.循环遍历下一个值,重复执行步骤2,3,4。

    列表生成式就到这里,下面是生成器。

    生成器

    在Python中,有一种边循环边计算的机制,称为 生成器generator。由于它是边循环边计算的,所以使用时会节省很多空间。

    它的使用方法也很简单,与 列表生成器 类似,将 [ ] 替换为 ( ) 即可。与list对比的示例如下:

    [x * x for x in range(10)]
    [0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]
    (x * x for x in range(10))
    <generator object <genexpr> at 0x0000000002116A20>

    list 创建完成后是一个可见的列表,而generator创建出来的对象不能直接看到它包含的信息,若想打印看到,需要使用next()方法,具体示例如下:

    g = (x * x for x in range(10))
    next(g)
    0
    next(g)
    1
    next(g)
    4
    next(g)
    9
    ……
    next(g)
    81
    next(g)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>",line 1, in <module>
    StopIteration
    

    由于篇幅有限,循环过程省略了一部分,当next()方法运行到数据之外的时候,会报错,告诉用户没有更多元素了。

    若让我们打印generator运行的数据,只用next()方法来写,有些尴尬。。正确的方法是用for来遍历打印,generator也是一个可迭代对象,示例如下:

    g1 = (x * x for x in range(10))
    for n in g1:
        print(n)
    
    0
    1
    4
    9
    ……
    81

    此处联系时需注意,不要使用前面的 g 对象,因为 g 对象中generator 已经全遍历出来了,for循环时没有能遍历出的值,这不会报错。所以,新建一个 generator 对象,使用for循环遍历它。结果如上面示例所示。

    数学上有个著名的数列,称为 斐波拉契数列,它是 除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到,使用列表生成式无法得到这个数列,但欧阳函数打印出来很容易,示例如下:

    def tfb(num):
        n ,a ,b = 0 ,0 ,1
        while n < num:
            print(b)
            a ,b = b ,a + b
            n = n + 1
        return 'end'
    
    tfb(5)
    
    1
    1
    2
    3
    5
    'end'

    上述代码中,n,a,b = 0,0,1,是创建n,a,b三个对象,并给他们赋值为0,0,1,即n=0,a=0,b=1。同理,a,b=b,a+b为a=b,b=a+b。

    这个方法和生成器的运行逻辑十分相似,只需要一点改动便可将其变为generator,即 将 print(b) 替换为 yield b。这是定义generator的另一种写法,如果一个函数中包含 yield 关键字,那它就不是一个普通的函数,而是一个 generator。示例如下:

    def tfl(num):
        n ,a ,b = 0 ,0 ,1
        while n < num:
            yield b
            a ,b = b ,a + b
            n = n + 1
        return 'end'
    
    tfl(5)
    
    <generator object tfl at 0x0000000002116C00>
    
    for x in ftl(5):
        print(x)
    
    1
    1
    2
    3
    5

    generator和一般的函数执行流程不太相同。一般函数是执行结束后返回需要的指定值;generator 是遇到 yield 就返回指定值,下次执行接着上次 的 yield 执行,执行到首次出现 yield 再返回指定值。具体示例如下:

    def g1(num):
        yield num+1
        yield num+2
        yield num+3
        return 100
    
    g = g1(1)
    
    next(g)
    2
    next(g)
    3
    next(g)
    4
    next(g)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration

    上述示例中会发现,return的值无法被取到,若想要得到return 的值,需要从异常中捕获StopIteration,从StopIteration.value中取值,具体示例如下:

    gg = g1(1)
    while True:
        try:
            x = next(gg)
            print('g:',x)
        except StopIteration as e:
            print('return value:',e.value)
            break
    
    g: 2
    g: 3
    g: 4
    return value: end

    以杨辉三角为联系,结合百度和自身想要的需求,实现根据输入数字,返回指定行数的list(默认为5):

    def triangles(num = 5):
        L = [1]
        n = 0
        while n < num:
            yield L
            L.append(0)
            L = [L[i-1] + L[i] for i in range(len(L))]
            n = n+1
    
    for x in triangles():
        print(x)
    
    [1]
    [1, 1]
    [1, 2, 1]
    [1, 3, 3, 1]
    [1, 4, 6, 4, 1]

    迭代器

    在此之前,要重申一个概念,叫 可迭代对象Iterable 。

    可迭代对象Iterable是指可以通过 for循环 来遍历出值的对象,例如 list、str、dict等。

    而可迭代器Iterator是指可以通过 next() 方法来得到值 的对象,如上述 generator 等。这类的对象都是惰性的,因为我们只有通过不断next() 来计算出下一数据。

    借他人总结之言,总结下:

    1.凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

    2.凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

    3.集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

    4.Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

    本篇就到这里,教材网址:https://www.liaoxuefeng.com, 继续学习~~

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  • 有幸参加了阿里云举办的天池龙珠计划Python训练营。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点,需经常温习。 一、魔法方法 1、迭代器: 迭代迭代是 Python 最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式...

        有幸参加了阿里云举办的天池龙珠计划Python训练营。收获颇多。

        每天记录一些自己之前的知识盲点,需经常温习。

    一、魔法方法

    1、迭代器:

    迭代器
    迭代是 Python 最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
    迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
    迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。
    迭代器只能往前不会后退。
    字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
    【例子】
    
    string = 'lsgogroup'
    for c in string:
        print(c)
    ​
    '''
    l
    s
    g
    o
    g
    r
    o
    u
    p
    '''
    ​
    for c in iter(string):
        print(c)
    l
    s
    g
    o
    g
    r
    o
    u
    p
    l
    s
    g
    o
    g
    r
    o
    u
    p
    【例子】
    
    links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
    for each in links:
        print('%s -> %s' % (each, links[each]))
        
    '''
    B -> 百度
    A -> 阿里
    T -> 腾讯
    '''
    ​
    for each in iter(links):
        print('%s -> %s' % (each, links[each]))
    B -> 百度
    A -> 阿里
    T -> 腾讯
    B -> 百度
    A -> 阿里
    T -> 腾讯
    
    迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
    iter(object) 函数用来生成迭代器。
    next(iterator[, default]) 返回迭代器的下一个项目。
    iterator -- 可迭代对象
    default -- 可选,用于设置在没有下一个元素时返回该默认值,如果不设置,又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。
    【例子】
    
    links = {'B': '百度', 'A': '阿里', 'T': '腾讯'}
    ​
    it = iter(links)
    while True:
        try:
            each = next(it)
        except StopIteration:
            break
        print(each)
    ​
    # B
    # A
    # T
    ​
    it = iter(links)
    print(next(it))  # B
    print(next(it))  # A
    print(next(it))  # T
    print(next(it))  # StopIteration
    
    
    StopIteration: 
    把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个魔法方法 __iter__() 与 __next__() 。
    
    __iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为,返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
    __next__() 返回下一个迭代器对象。
    StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
    【例子】
    
    class Fibs:
        def __init__(self, n=10):
            self.a = 0
            self.b = 1
            self.n = n
    ​
        def __iter__(self):
            return self
    ​
        def __next__(self):
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
            if self.a > self.n:
                raise StopIteration
            return self.a
    ​
    ​
    fibs = Fibs(100)
    for each in fibs:
        print(each, end=' ')
    ​
    # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

    2、生成器:

    4.10 生成器
    
    在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
    跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
    在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
    调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
    【例子】
    
    def myGen():
        print('生成器执行!')
        yield 1
        yield 2
        
    myG = myGen()
    for each in myG:
        print(each)
    ​
    '''
    生成器执行!
    1
    2
    '''
    ​
    myG = myGen()
    print(next(myG))  
    # 生成器执行!
    # 1
    ​
    print(next(myG))  # 2
    print(next(myG))  # StopIteration
    生成器执行!
    1
    2
    生成器执行!
    1
    2
    ---------------------------------------------------------------------------
    StopIteration                             Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-6-56bfa60ce8de> in <module>()
         14 
         15 print(next(myG))  # 2
    ---> 16 print(next(myG))  # StopIteration
    
    StopIteration: 
    【例子】用生成器实现斐波那契数列。
    
    def libs(n):
        a = 0
        b = 1
        while True:
            a, b = b, a + b
            if a > n:
                return
            yield a
    ​
    ​
    for each in libs(100):
        print(each, end=' ')
    ​
    # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

     

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  • B计划 第二周

    2017-08-21 15:20:00
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  • 面试宝典 项目篇

    2021-01-08 18:42:46
    你会编写测试计划吗?缺陷怎么分类的?怎么跟踪?印象最深的bug有哪些?工作中遇到过什么困难,是怎么解决的?迭代两到三周的项目,需求分析要多久,用例写多久,写多少用例,执行多久,发现多少个bug,做了几个版本...
  • 索引扫描与索引查找

    2019-09-29 16:33:34
    扫描与查找操作均是SQL Server从表或索引中读取数据采用的迭代器,这些也是SQL Server支持的最基本的运算。几乎在每一个查询计划中都可以找到,因此理解它们的不同是很重要的,扫描是在整张表上进行处理,而索引是在...
  • 敏捷软件开发.pdf

    热门讨论 2010-02-04 23:13:56
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  • 数据库优化语句

    2013-08-16 08:48:55
     扫描与查找操作均是SQL Server从表或索引中读取数据采用的迭代器,这些也是SQL Server支持的最基本的运算.几乎在每一个查询计划中都可以找到,因此理解它们的不同是很重要的,扫描是在整张表上进行处理,而索引是...
  • 该软件包实现了单个优化算法,该算法是多种技术的结合体,包括拟牛顿法,冗余内部坐标,迭代Hessian逼近,信任区域方案和线性搜索。 该算法在中有更详细的。 目前尚缺少一些可取的功能,但是已经计划了,其中一些...
  • 它们非常轻巧,可用于以通用方式在基于拉序列(迭代器,文件)上表达算法,也可用于基于推序列(信号,事件,异步流)。 文档() 代码( ) CppCon 2015 Talk :转换器:从Clojure到C ++ ( ,) 该项目是长期...
  • 3.3 迭代计划 3.4 任务计划 3.5 迭代 3.6 结论 参考文献 第四章 测试 4.1 测试驱动的开发方法 4.2 验收测试 4.3 结论 参考文献 第五章 重构 5.1 素数产生程序一个简单的重构示例 5.2 结论 参考文献 第六章 一次编程...

空空如也

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