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  • ``` points = int(input()) l = [[0]*2]*points for i in range(points): ... str_l = input().split() ...**我输入是** ...**按道理说不应该每次改变了l[i]之后会有相应变化吗,但是这结果....**
  • 最近是不是有一点点人要考...栗子:a = 1栗子:print('%.9f' %a)输出区1.000000000内容:f= 声明小数类型假如ta让你[输入一段内容,然后输出跟100和]输入:5输出:105------代码区--------jisuan=input('请输入一个数字...

    最近是不是有一点点人要考python一级了?

    今天,我来给大家演示一下turtle库,和计算代码题应该怎么做?

    首先,预留小数应该如何?

    栗子:a = 1

    栗子:print('%.9f' %a)

    输出区

    1.000000000

    内容:f = 声明小数类型

    假如ta让你[输入一段内容,然后输出跟100的和]

    输入:5

    输出:105

    ------代码区--------

    jisuan = input('请输入一个数字')

    jisuan = int(jisuan)

    total = jisuan + 100

    print(total)

    -------输出区--------

    请输入一个数字 15

    115

    是不是非常非常简单?这个十五分拿不到手就太太太可惜了

    turtle库特别特别的难吗?

    仔细想想,turtle库好像也不难....

    还是先来一个栗子:画这个(见下图)

    44f9c02c2230f6daafffa43d0407226b.png

    代码区

    from turtle import*

    penup()

    goto(0,-200)

    pendown()

    circle(200)

    fillcolor('blue')

    penup()

    goto(-100, 50)

    pendown()

    begin_fill()

    circle(20)

    end_fill()

    penup()

    goto(100,50)

    pendown()

    begin_fill()

    circle(20)

    end_fill()

    penup()

    goto(0,50)

    pendown()

    circle(-50,steps=3)

    penup()

    goto(-150,-70)

    pendown()

    goto(0,-170)

    goto(150,-70)

    是不是非常的简单?下次见~

    展开全文
  • 首先,鸿蒙并不支持python,HarmonyOS代码开发支持多语言,包括Java、XML(Extensible Markup Language)、C/C++ 、 JS(JavaScript)、CSS(Cascading Style Sheets)和HML(HarmonyOS Markup Language)。但是,这肯定难不...

    首先,鸿蒙并不支持python,HarmonyOS代码开发支持多语言,包括Java、XML(Extensible Markup Language)、C/C++ 、 JS(JavaScript)、CSS(Cascading Style Sheets)和HML(HarmonyOS Markup Language)。

    但是,这肯定难不倒万能的开发者,已经有大佬(唐佐林老师)开始用Python跑鸿蒙了,我们可以看一下他的实现方式。

    我先调研了目前的各种Python实现(Python是开源的,可以通过源码了解实现),发现公版 Python 和 MicroPython 都可以是我的起点(baseline),毕竟我没有必要照着 Python 规范写一个解释器出来!然而,困难还是有的,这两种实现都有非常多的依赖,而且设计目标又分别不同:公版 Python 是一个大而全的系统(解释器,库,等等),目标是只要资源丰富爱怎么玩就怎么玩;MicroPython 从公版 Python 剪裁而来,并做了扩展,基本定义成了一个微型嵌入式设备上的操作系统。

    那么,怎么开始呢,做选择真的很难啊!!!!

    我开始整理思路,我想干什么?!之后有了下面的架构图。

    很显然,我想的是提供鸿蒙设备开发的其它方式,而不是用 Python 替换 C 语言!所以,我的第一个里程碑(milestone)是获得一个可以在鸿蒙设备(Hi3861)上运行的 Python 解释器!有了这个 Python 解释器,接下来就是设计 Python 版的鸿蒙系统开发接口了。。。

    确定了目标之后,接下来的问题就是:究竟是用公版 Python 开刀还是用 MicroPython 开刀?

    通过两者代码的对比阅读,我发现 MicroPython 居然在解释器部分对公版 Python 也做了剪裁。。。这,为什么啊??? 我暂时也没有确切答案,不过从代码实现可以看出 MicroPython 是为了适配更多低配置的硬件而做了取舍!那显然,很多东西人家都考虑过了!我想着目前鸿蒙设备的定位也是低配硬件,那么用 MicroPython 开刀看起来更合适。

    =========== 华丽的分割线 Begin ===========

    通过 2 天的手术的改造,能够运行的版本(DTPython)就有了!!

    使用方式如下:

    1. 下载文末附件中的 libdtpython.a,并将其拷贝到 \code-1.0\vendor\hisi\hi3861\hi3861\build\libs 目录下,如图:

    2. 【可选】编写 Python 代码(目前未提供任何库支持),并使用文末附件中的 Txt2Str 工具将其转换为 C 字符串,用法如下:

    说明:Txt2Str 将 Python 代码用 C 字符串的形式存储到 C 文件中(如上图中的 test.c)

    将转换得到的 C 文件加入工程中即可在 C 代码中使用 Python 代码(可参考文末附件中的示例)

    注意:目前还没有简单的方法直接将 Python 源文件烧写到设备中,因此才需要上述步骤。

    3. 在设备开发中使用 Python 代码,示例如下:

    4. 运行结果如下:

    以上就是唐老师用Python跑鸿蒙的方式了。

    展开全文
  • <pre name="code" class="python">def cos(vector1,vector2): dot_product = 0.0 normA = 0.0 normB = 0.0 for a,b in zip(vector1,vector2): dot_product += a*b normA += a**2 normB += b**2 if normA == ...
    <pre name="code" class="python">def cos(vector1,vector2):
        dot_product = 0.0
        normA = 0.0
        normB = 0.0
        for a,b in zip(vector1,vector2):
            dot_product += a*b
            normA += a**2
            normB += b**2
        if normA == 0.0 or normB==0.0:
            return None
        else:
            return dot_product / ((normA*normB)**0.5)
    


    
    

    
    
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  • 在大多数编程语言中,类就是组描述如何生成对象的代码段。在Python中这一点仍然成立:但是,Python类远不止如此。类也是种对象(实例)。是,没错,就是对象。只要使用关键字class,Python解释器在执行时就...

    互联网的数据爆炸式的增长,而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据

    类也是对象

    在理解元类前,需要先掌握Python中的类。在大多数编程语言中,类就是一组描述如何生成对象的代码段。在Python中这一点仍然成立:

    但是,Python中的类远不止如此。类也是一种对象(实例)。是的,没错,就是对象。只要使用关键字class,Python解释器在执行时就会创建一个类对象。

    上述代码在内存中创建一个名为ObjectCreator的类对象。只不过这个对象(类)拥有创建对象(类实例)的能力,而这也是它是一个类的原因。但是,ObjectCreator本质上仍然是一个对象,可以对它做如下的操作:

    动态创建类

    因为类也是对象,所以可以在运行时动态的创建它们,就像其他对象一样。可以在函数中创建类,使用class关键字即可。

    由于类也是对象,所以它们也是通过什么东西来生成的。还记得内建函数type吗?这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么,就像这样:

    type还有一种完全不同的能力,它也能动态的创建类。type可以接受一个类的描述作为参数,然后返回一个类。(根据传入参数的不同,同一个函数拥有两种完全不同的用法是一件很傻的事情,但这在Python中是为了保持向后兼容性.)

    type可以像这样工作

    如下面的代码

    等价于

    type 接受一个字典来为类定义类属性,因此

    可以翻译为

    并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用

    当然,也可以继承这个类,如下代码

    也可以写成

    也可以为类增加方法

    在Python中,类也是对象,可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情,这些是通过元类实现的。

    什么是元类

    元类就是用来创建类的“东西”。创建类是为了创建类的实例对象。但是我们已经知道了Python中的类也是对象。元类就是用来创建这些类(对象)的,元类就是类的类,简而言之,元类是用来创建和管理类对象的。可以这样理解:

    ype可以让你这样创建一个类

    **这是因为type是一个元类。**type就是Python在背后用来创建所有类的元类。

    type就是创建类对象的类。可以通过__class__属性来看到这一点。Python中所有的东西,注意,是指所有的东西—都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象,而且它们都是从一个类创建而来的。

    那么对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢?

    因此,元类就是用来创建类对象的。如果你喜欢的话,可以把元类称为“类工厂”(不要和工厂类搞混了)。 type就是Python的内建元类,当然,你也可以自定义元类。

    __metaclass__属性

    可以在定义类的时候为其添加__metaclass__属性。

    如果你这么做了,Python就会用指定的元类来创建类。

    小心点,这里面有些技巧。首先写下class Foo(object),但是类对象Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性,如果找到了,Python就会用它来创建类Foo,如果没有找到,就会用内建的type来创建这个类。

    当你写如下代码时 :

    Python做了如下的操作:

    自定义元类

    元类是用来创建和管理类对象的。

    __metaclass__不一定是个类,函数也可以- -! 这里先以一个简单的函数作为例子开始。

    这一次用一个真正的class来做元类。

    请记住,’type’实际上是一个类,就像’str’和’int’一样,可以从type继承。

    自定义元类时,通常会继承type,并重新实现__init__()或__new__()等方法。

    在这里,创建的对象是类,我们希望能够自定义它,所以我们这里改写__new__ ,如果需要的话,也可以在__init__中做些事情。

    你可能已经注意到了有个额外的参数upperattr_metaclass,这并没有什么特别的。类方法的第一个参数总是表示当前的实例,就像在普通的类方法中的self参数一样。当然了,为了清晰起见,这里的名字起的比较长。就像self一样,所有的参数都有它们的传统名称。因此,一个元类应该是这样的:

    如果使用super方法的话,还可以使它变得更清晰一些。

    再来个例子,定义一个元类,用来检查类对象中的方法是否定义了__doc__

    未定义__doc__

    定义了__doc__

    除此之外,关于元类没有别的可说的了。使用到元类的代码比较复杂,这背后的原因倒并不是因为元类本身,而是因为通常会使用元类去做一些晦涩的事,依赖于自省,控制继承等等。确实,用元类来搞些“黑魔法”是特别有用的,但是搞出的东西都很复杂。就元类本身而言,它们其实是很简单的:

    1) 拦截类的创建;

    2) 修改和检查类;

    3) 返回修改之后的类;

    究竟为什么要使用元类?

    现在回到我们的大主题,为什么要去使用这种容易出错且难懂的特性?好吧,一般来说,你根本就用不上它。

    “元类就是黑魔法,99%的用户根本不必为此操心。如果你想搞清楚究竟是否需要用到元类,那么你就不需要它。那些实际用到元类的人都非常清楚地知道他们需要做什么,而且根本不需要解释为什么要用元类。“ —— Python界的领袖 Tim Peters

    元类的主要用途是创建API。一个典型的例子是Django ORM。它允许像这样定义:

    但是如果像这样做的话:

    这并不会返回一个IntegerField对象,而是会返回一个int,甚至可以直接从数据库中取出数据。这是有可能的,因为models.Model定义了__metaclass__, 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂hook。Django框架将这些看起来很复杂的东西通过暴露出一个简单的使用元类的API将其化简,通过这个API重新创建代码,在背后完成真正的工作。

    结语

    首先,你知道了类是能够创建出类实例的对象。好吧,事实上,类本身也是实例,当然,它们是元类的实例。

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