下面是一个示例,展示了如何使用type()函数获取不同数据类型的示例: AI检测代码解析 x=5print(type(x))# 输出:<class 'int'>y=3.14print(type(y))# 输出:<class 'float'>z='hello'print(type(z))# 输出:<class 'str'>w=Trueprint(type(w))# 输出:<class 'bool'>v=Noneprint(type(v))# 输出:...
descr.__get__(self, obj, type=None) -> value descr.__set__(self, obj, value) -> None descr.__delete__(self, obj) -> None 定义任何上面三个方法的任意一个,这个对象就会被认为是一个描述符,并且可以在被作为对象属性时重载默认的行为, 如果一个对象定义了__get__() 和 __set__(),它...
"""Get type arguments with all substitutions performed. For unions, basic simplifications used by Union constructor are performed. Examples:: get_args(Dict[str, int]) == (str, int) get_args(int) == () get_args(Union[int, Union[T, int], str][int]) == (int, str) get_args(Union...
1#定义描述符2classDesc_type:3def__get__(self, instance, owner):4print('执行了__get__')5print('instance是 %s'%instance)#instance表示的是被代理的类属性的类实例化出的对象,这里是p16print('owner是 %s'%owner)#owner表示的是被代理的类,这里是People这个类7def__set__(self, instance, value)...
tree=ET.parse('./resource/movie.xml')root=tree.getroot()all_data=[]formovieinroot:# 存储电影数据的字典 movie_data={}# 存储属性的字典 attr_data={}# 取出 type 标签的值movie_type=movie.find('type')attr_data['type']=movie_type.text# 取出 format 标签的值movie_format=movie.find('format...
range()函数用于生成一个整数序列,可以指定起始值、终止值和步长。我们可以使用range()函数来遍历列表、执行循环操作等。 5. type()函数:获取对象类型 type()函数用于获取对象的类型,返回一个表示对象类型的字符串。我们可以使用type()函数来判断变量的类型,进行类型转换等操作。
cars.clear() print(cars) # {} get()方法 get() 方法其实就是根据 key 来获取 value,它相当于方括号语法的增强版,当使用方括号语法访问并不存在的 key 时,字典会引发 KeyError 错误;但如果使用 get() 方法访问不存在的 key,该方法会简单地返回 None,不会导致错误。例如如下代码: cars = {‘BMW’: 8....
get_table_metadata('users') # 打印表的结构 print("Columns:") for column in metadata.columns: print(column.name, column.type) 二、Python 从数据库读取数据从数据库读取数据是 Python 的另一个重要功能。我们可以使用 SQLAlchemy 的查询功能来执行 SQL 查询并获取结果。以下是一个示例,展示如何从 “...
dividend_type:默认参数,缺省值为 'none',除复权,可选值: 'none':不复权 'front':向前复权 'back':向后复权 'front_ratio':等比向前复权 'back_ratio':等比向后复权 count:默认参数,缺省值为 -1,大于等于 0 时,效果与 get_history_data 保持一致。 count 和开始时间、结束时间同时设置的效果如下表: ...
get_chunk(10000000)# 查看数据的基本信息 dataframe.info() 输出结果: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 10000000 entries, 0 to 9999999 Data columns (total 5 columns): userid int64 itemid int64 categoryid int64 type object timestamp int64 dtypes: int64(4), object(1) memory ...