Player的__init__()方法似乎只是统计。只是简单传递命名好的参数到相同命名的实例变量。如果我们有大量的参数,简单地传递参数到内部变量会产生过多看似冗余的代码。 我们可以如下使用Player类(和相关对象): table = Table() flat_bet = Flat() dumb = GameStrategy() p = Player(ta
"dumb"对话框通常是模态对话框,有一个接受(OK)和拒绝(Cancel)按钮。 使用"dumb"对话框最主要的优点是简单,我们并不需要通过API来写多余的代码,之所以有这些好处是因为他们的widget都是public的,可以直接获得。最大的不好之处是,因为我们通过widget来访问数据,因此代码与界面链接在一起,我们很难写出复杂的验证方法,...
import pygame # 初始化pygame pygame.init() # 创建一个窗口 window = pygame.display.set_mode((400, 300)) # 循环检测按键事件 running = True while running: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.KEYDOWN: # 检测到按键按下事件 if event.key == pygame.K_UP: # 按下...
要增加一个死循环不要让这个脚本退出,否则拉起的进程也退出了 run.sh #!...dumb-init是一个简单的进程监控器和init系统,设计为在最小容器环境(如Docker)中作为PID 1运行。...的时候开启特权模式 –privileged ,所以不推荐这个直接放弃了 Dockerfile 参考 ENTRYPOINT ["/usr/sbin/init"] 参考资料 Alpine里的...
我真的 很难尝试在 docker 中安装稳定的数据科学包配置。使用这种主流的相关工具,这应该会更容易。以下是 曾经 工作的 Dockerfile ,有一点 hack,从包核心中删除 pandas 并单独安装,指定 pandas<0.21.0 ,因为据称,更高版本冲突与 numpy。FROM alpine:3.6 ENV PACKAGES="\ dumb-init \ musl \ libc6-compat ...
DUMB_INIT_SETSID: "0" restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_started airflow-triggerer: <<: *airflow-common command: triggerer healthcheck: test: ["CMD-SHELL", 'airflow jobs check --job-type TriggererJob --hostname "$${HOSTNAME...
第一章方法"),init()方法,为我们提供了对__init__()方法的详细描述和实现。我们将研究简单对象的不同初始化形式。从中,我们可以研究涉及集合和容器的更复杂对象。 第二章,与Python 基本特殊方法无缝集成,将详细解释如何扩展简单的类定义以添加特殊方法。我们需要查看从对象继承的默认行为,以便了解何时需要覆盖以及何...
bdist_dumbtar,gztar,zip……windows默认zip，Unix默认gztar build_rpmrpm,srpm build_wininstwininst bu...
2.如果导入的模块是在主程序所在目录的子目录下,可以在子目录中增加一个空白的__init__.py文件,该文件使得python解释器将子目录整个也当成一个模块,然后直接通过“import 子目录.模块”导入即可。 3.如果导入的模块是在主程序所在目录的父目录下,则要通过修改path来解决,有两种方法: ...
我们还将看一个简单的类,它具有均值和中位数的延迟计算。它使用一个内部的Counter对象,可以被询问以确定模式: fromstatisticsimportmedianfromcollectionsimportCounterclassSummary:def__init__(self): self.counts = Counter()def__str__(self):return"mean = {:.2f}\nmedian = {:d}".format( ...