def show(*args,**kwargs): print(args,type(args),'\n',kwargs,type(kwargs)) l = [23,45,67,82] d = {'name1':'swht','name2':'shen'} show(l,d) #返回结果: ([23, 45, 67, 82], {'name1': 'swht', 'name2': 'shen'}) <class 'tuple'> {} <class 'dict'> def sho...
variable = ,‘apple‘] print "Original {0} - {1}".format(variable,type(variable)) # encoding encode = json.dumps(variable) print "Encoded {0} - {1}".format(encode,type(encode)) #deccoding decoded = json.loads(encode) print "Decoded {0} - {1}".format(decoded,type(decoded)) # ...
可以看到show函数是作为deco函数的参数,是函数闭包的进一步应用 递归 函数体内调用自身的函数 递归函数需要有合适的推出条件 python递归深度最大为1000 python中应尽量避免递归(能转化为迭代尽量转化为迭代) 递归需要边界条件,递归前进段和递归返回段 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [8]...
Python以其简单的语法而闻名。然而,当您第一次学习Python时,或者当您具有另一种编程语言的坚实背景时,您可能会遇到一些Python不允许的事情。如果您在尝试运行Python代码时收到过SyntaxError错误,那么本指南可以帮助您。在本教程中,您将看到Python中常见的无效语法示例,并学习如何解决这个问题。 在本教程结束时,您将能够...
·可变数据(3个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。 数字:python3 支持 int、float、bool 1.1整型(Int)- 通常被称为整型或者整数,是正或负整数,不带小数点 1.2浮点型(float)-浮点型由整数部分与小数部分组成 1.3布尔型(bool)-True False ...
self.type="SNACK" classbeverageFactory(foodFactory):# 工厂分类---饮料工厂 def__init__(self): self.type="BEVERAGE" if__name__ =="__main__": burger_factory = burgerFactory()# 1.创建汉堡工厂实例 cheese_burger = burger_factory.createFood(cheeseBurger)# 2.利用工厂进行创建出具体产品实例(芝...
SRE_Match object at 0x10c626a58> >>> print a.group() function 虽然re.search()可以在字符串的任意位置匹配模式,但是它和re.match()一样一次只能匹配到一个字串内容,比如下面是某台路由器上show ip int brief的输出结果,我们希望用正则表达式来匹配到在该输出内容中出现的所有IPv4地址: Router#show ip ...
sns.set_style('whitegrid')sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r')plt.show() 数据处理 探索数据集后,我发现我需要在训练机器学习模型之前将一些分类变量转换为虚拟变量并缩放所有值。 首先,我将使用该 get_dummies 方法为分类变量创建虚拟列。
比如说通过send_command()在思科交换机里输入show ip int brief命令,我们可以通过expect_string=r'#'告诉Netmiko去回显内容中抓取最后一个字符,即思科设备的命令提示符#(如果没有指定expect_string并且device_type为cisco_ios,则expect_string的默认值为#),如下图所示: 在向设备输入一条命令后,Netmiko默认最多等待...
clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression(solver='lbfgs'))]) # clf.steps[-1][1] returns the trained classification model # pass transformation as an input to create the explanation object # "features" and "classes" fields are optional tabular_...