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  • 我想在VB中实现以下脚本代码Python:-在dim objSfactdim objOrundim mystepSet objOrun = QCutil.CurrentRunSet objSfact = objOrun.StepFactorySet att = objSfact.AddItem(null)att.name = aStepnameatt.postSet ...

    我有一个很简单的问题。

    我想在VB中实现以下脚本代码Python:-在dim objSfact

    dim objOrun

    dim mystep

    Set objOrun = QCutil.CurrentRun

    Set objSfact = objOrun.StepFactory

    Set att = objSfact.AddItem(null)

    att.name = aStepname

    att.post

    Set steplist = objSfact.NewList("SELECT * FROM Step

    WHERE

    ST_STEP_NAME='" & aStepname & "'")

    For each mystep in steplist

    mystep.Status = aStatus

    myStep.Field("ST_DESCRIPTION") = aDesc

    myStep.Field("ST_EXPECTED") = aExpected

    mystep.Field("ST_ACTUAL") = aActual

    If mystep.Status = "Failed" then

    objOrun.Status = "Failed"

    end if

    mystep.Post

    Next

    Set objSfact = Nothing

    Set objOrun = Nothing

    尤其是,我不能在Python中做到这一点-我的脚印(“实际STđu”)

    =aActual;因为我得到以下错误-

    “语法错误:无法分配给函数调用”

    有什么帮助吗?

    谢谢,

    阿米特

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  • 原标题:Python中14个切片操作,你常用哪几个?切片(Slice)是一个取部分...切片操作的三个参数 [start: stop: step] ,其中start是切片的起始位置,stop是切片的结束位置(不包括),step可以不提供,默认值是1,并且...

    原标题:Python中14个切片操作,你常用哪几个?

    切片(Slice)是一个取部分元素的操作,是Python中特有的功能。它可以操作list、tuple、字符串。

    Python的切片非常灵活,一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。切片操作的三个参数 [start: stop: step] ,其中start是切片的起始位置,stop是切片的结束位置(不包括),step可以不提供,默认值是1,并且step可为负数(详细使用见下)

    下面盘点下切片的常见操作。

    1

    切取的元素不包括右端点

    2

    切片左端点为0,可省略

    3

    每两个取一个

    4

    支持倒数切片,倒数第一个元素的索引是-1

    5

    原样复制一个list

    6

    起始索引和终止索引都省略,也就都为默认值,如下步长设置为2切取元素

    7

    一行代码实现列表反转

    8

    步长为负数,实际上指明了一个逆向迭代器。如下逆向倒数,每两个取一个。

    9

    值得注意,Python超出索引范围不报错

    10

    步长step为0,会报错

    11

    切片操作的三个参数可以用表达式

    12

    连续切片操作

    13

    元组对象的切片操作

    14

    字符串的切片

    以上就是Python切片常用的14个操作,希望能帮助到大家。返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

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  • // 0xb0,0xb1,0xb2,0xb3,0xb4,0xb5, /* 4 5 6 B STEP MON */ // 0xd0,0xd1,0xd2,0xd3,0xd4,0xd5, /* 1 2 3 C HERE LAST */ // 0xe0,0xe1,0xe2,0xe3,0xe4,0xe5}; /* 0 F E D EXEC NEXT */ <p>unsigned ...
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  • 摘要:下文讲述Python代码中range()函数的功能说明,如下所示:range函数功能说明range()函数功能:用于创建一个整数列表range函数语法:range(start, stop[, step])-------参数说明------start:计数从 start 开始。...

    摘要:

    下文讲述Python代码中range()函数的功能说明,如下所示:

    range函数功能说明

    range()函数功能:

    用于创建一个整数列表

    range函数语法:

    range(start, stop[, step])

    -------参数说明------

    start:计数从 start 开始。默认是从 0 开始。如range(8)等价于range(0,8)

    stop:计数到 stop 结束,但不包括 stop。如:range(0,8) 是[0,1,2,3,4,5,6,7]没有8

    step步长,默认为1。例如:range(0,8)等价于 range(0,8,1)

    -------返回值------

    返回列表

    例:

    Python range函数示例分享

    >>> print (list(range(8)))

    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

    >>> print (list(range(0,8)))

    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

    >>> print (list(range(0,8,2)))

    [0, 2, 4, 6]

    >>> print (list(range(0)))

    []

    >>> print (list(range(2,0)))

    []

    >>> print (list(range(2,0)))

    []

    >>> print (list(range(0,-10)))

    []

    >>> print (list(range(0,-10,-1)))

    [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

    >>> print (list(range(0,-10,-2)))

    [0, -2, -4, -6, -8]

    //range结合for循环遍历字符串

    >>> t ="maomao365.com"

    >>> for i in range(len(t)):

    ... print(t[i])

    ...

    m

    a

    o

    m

    a

    o

    3

    6

    5

    .

    c

    o

    m

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  • # 搜索算法4:模拟退火算法# 参数:T代表原始温度,cool代表冷却率,step代表每次选择临近解的变化范围# 原理:退火算法以一个问题的随机解开始,用一个变量表示温度,这一温度开始时非常高,而后逐步降低# 在每一次...

    # 搜索算法4:模拟退火算法

    # 参数:T代表原始温度,cool代表冷却率,step代表每次选择临近解的变化范围

    # 原理:退火算法以一个问题的随机解开始,用一个变量表示温度,这一温度开始时非常高,而后逐步降低

    # 在每一次迭代期间,算啊会随机选中题解中的某个数字,然后朝某个方向变化。如果新的成本值更

    # 低,则新的题解将会变成当前题解,这与爬山法类似。不过,如果成本值更高的话,则新的题解仍

    # 有可能成为当前题解,这是避免局部极小值问题的一种尝试。

    # 注意:算法总会接受一个更优的解,而且在退火的开始阶段会接受较差的解,随着退火的不断进行,算法

    # 原来越不能接受较差的解,直到最后,它只能接受更优的解。

    # 算法接受较差解的概率 P = exp[-(highcost-lowcost)/temperature]

    def annealingoptimize(self, domain, T=10000.0, cool=0.98, step=1):

    # 随机初始化值

    vec = [random.randint(domain[i][0], domain[i][1]) for i in range(len(domain))]

    # 循环

    while T > 0.1:

    # 选择一个索引值

    i = random.randint(0, len(domain) - 1)

    # 选择一个改变索引值的方向

    c = random.randint(-step, step) # -1 or 0 or 1

    # 构造新的解

    vecb = vec[:]

    vecb[i] += c

    if vecb[i] < domain[i][0]: # 判断越界情况

    vecb[i] = domain[i][0]

    if vecb[i] > domain[i][1]:

    vecb[i] = domain[i][1]

    # 计算当前成本和新的成本

    cost1 = self.schedulecost(vec)

    cost2 = self.schedulecost(vecb)

    # 判断新的解是否优于原始解 或者 算法将以一定概率接受较差的解

    if cost2 < cost1 or random.random() < math.exp(-(cost2 - cost1) / T):

    vec = vecb

    T = T * cool # 温度冷却

    print vecb[:], "代价:", self.schedulecost(vecb)

    self.printschedule(vec)

    print "模拟退火算法得到的最小代价是:", self.schedulecost(vec)

    return vec

    展开全文
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    2020-02-28 14:10:11
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  • 美文,自不必多介绍,粘贴这里: ——————...如果你觉得没什么意思的话,一笑了之。仅供娱乐而已,不必太过认真。” 正常程序 下面是一个找出素数的程序: void primes(int cap)<br /
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空空如也

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