class Calc: def codes(self, num1, num2): self.num1 = num1 self.num2 = num2 def sum(self): add = self.num1 + self.num2 print(f'sum: {add}') class Num(Calc): def subtraction(self): sub = self.num1 - self.num2 print(f'sub: {sub}') ...
事实上,python有一个简单而清晰的规则:当进入一个新的名字空间,或者说作用域时,我们就算是进入了一个新的Code Block了。 比如对于下面这个demo,编译完之后总共会创建3个PyCodeObject对象,一个是对应demo.py整个文件的,一个是对应class A所代表的Code Block,而最后一个是对应 def func所代表的Code Block。 使用pyt...
# Import Data df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mpg_ggplot2.csv") # Draw Plot plt.figure(figsize=(13,10), dpi=80) sns.distplot(df.loc[df['class']=='compact',"cty"], color="dodgerblue", label="Compact", hist_kws={'alpha':.7}, kde_kws={'li...
classCounter:def__init__(self,low,high):#setclassattributesinside the magic method __init__ #for"inistalise"self.current=low self.high=high def__iter__(self):# first magic method to makethisobject iterablereturnself def__next__(self):# second magic methodifself.current>self.high:raise ...
class A: pass assert is_function(f) assert is_cls(A) 对于这两者的序列化,pickle的处理办法很简单粗暴:只记录它们来自的模块及名字,在反序列化的时候导入相应的模块并从中查找。 例如,对上述代码,我们尝试序列化: import pickle # see how python constants are stored ...
还介绍了标准库中的高级类构建器:命名元组工厂和@dataclass装饰器。第二章、第三章和第五章中的部分介绍了 Python 3.10 中新增的模式匹配,分别讨论了序列模式、映射模式和类模式。第 I 部分的最后一章是关于对象的生命周期:引用、可变性和垃圾回收。
class FOCController: def __init__(self, p, i): self.Kp = p # 比例系数 self.Ki = i # 积分系数 self.id_error_sum = 0.0 # d轴电流误差累积 self.iq_error_sum = 0.0 # q轴电流误差累积 def control(self, vd, vq, id_ref, iq_ref, id_fb, iq_fb): ...
importpickleclassPeople(object):def__init__(self,name="fake_s0u1"):self.name=namedefsay(self):print"Hello ! My friends"a=People()c=pickle.dumps(a)d=pickle.loads(c)d.say() 其输出就是 hello ! my friends 我们可以看出 与php的序列化 其实是大同小异的 ...
class Person(object): def __init__(self, name): = name def say(self): print('i am', ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 然后调用compile函数来编译源码: >>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec') ...
class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA,非监督学习算法. """ def __init__(self): self.eigen_values = None self.eigen_vectors = None self.k = 2 def transform(self, X): """ 将原始数据集 X 通过 PCA 进行降维 """ covariance = calculate_cov...