我想弄清楚Python lambdas.lambda是现实生活中应该被遗忘的"有趣"语言项目之一吗？
我确信有一些可能需要它的边缘情况,但考虑到它的模糊性,它在未来版本中重新定义的可能性(我基于它的各种定义的假设)和降低的编码清晰度 - 应该是要避免吗？
这让我想起C类型的溢出(缓冲区溢出) - 指向顶部变量并重载以设置其他字段值.感觉就像是一种技术表演,但维护编码器的噩梦.
assert作为标准代码的一部分使用而不是仅仅用于调试目的,是否存在性能或代码维护问题？
是
assert x >= 0, 'x is less than zero'
好或坏比
if x < 0:
raise Exception, 'x is less than zero'
另外,有没有办法设置业务规则if x < 0 raise error,总是在没有try/except/finally这样的情况下进行检查,如果在整个代码中的任何时候x小于0都会引发错误,就像你assert x < 0在函数的开头设置一样,在函数内的任何地方哪里x变得少于0则引发异常？
我正在寻找创建一个图像基表,然后比较任何新图像,以确定新图像是否是基本的精确(或接近)副本.
例如:如果您想减少100次相同图像的存储空间,您可以存储它的一个副本并提供它的参考链接.输入新图像时,您想要与现有图像进行比较,以确保它不是重复的...想法？
我的一个想法是缩小到一个小缩略图,然后随机选择100个像素位置并进行比较.
我想为我创建的每个对象创建一个唯一的ID - 这是类:
class resource_cl :
def __init__(self, Name, Position, Type, Active):
self.Name = Name
self.Position = Position
self.Type = Type
self.Active = Active
我希望有一个self.ID,每次我创建一个新的类引用时自动递增,例如:
resources = []
resources.append(resource_cl('Sam Sneed', 'Programmer', 'full time', True))
我知道我可以参考resource_cl,但我不确定如何从那里开始......
刚刚学习python并开始查看嵌套/工厂函数(简单示例):
def maker(N):
def action(X):
return X * N
return action
工厂功能优于创建类有什么优势吗？性能？记忆？清理？
我正在使用Python类继承并遇到一个问题,__init__如果从子类(下面的代码)调用继承没有执行,我从Active Python得到的结果是:
>>> start
Tom Sneed
Sue Ann
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python26\Lib\site-packages\pythonwin\pywin\framework\scriptutils.py", line 312, <br>in RunScript
exec codeObject in __main__.__dict__
File "C:\temp\classtest.py", line 22, in <module>
print y.get_emp()
File "C:\temp\classtest.py", line 16, in get_emp
return self.FirstName + ' ' + 'abc'
AttributeError: Employee instance has no attribute 'FirstName'
class Person():
AnotherName = 'Sue Ann'
def __init__(self):
self.FirstName = 'Tom'
self.LastName = 'Sneed'
def get_name(self):
return self.FirstName + ' ' + self.LastName
class Employee(Person):
def …与数据库规范化相同的行 - 是否存在对象规范化的方法,而不是设计模式,而是用于规范化对象创建的相同数学方法.例如:第一个普通形式:没有重复字段....这里是DB规范化的一些链接:
http://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization http://databases.about.com/od/specificproducts/a/normalization.htm
这会使对象创建和自我文档更好吗？
这是一本关于类规范化的书的链接(猜测我们真的在谈论类) http://www.agiledata.org/essays/classNormalization.html
只是看看Python生成器,真的给他们留下了深刻的印象,但有什么东西不能用它们吗？我在考虑过去的C编码,从文件中读取,或者用户操作是区域.例如,是否可以使用生成器来提示用户输入(基本数据输入？)和输入的调用函数进程？是否有任何表现或清理问题需要关注？
在规划源控制解决方案时,您是否考虑整个资产管理？例如:图像,外部链接,内容,规格和数据？我知道有足够的力量来使源控制有效地工作,但我经常看到好的源管理,但手动操纵其他相关资产.
(已添加)此问题的灵感来自StackOverflow播客#36 http://blog.stackoverflow.com/2009/01/podcast-36/
你遵循什么任务生命周期？你在你使用的工具中将任务和错误混合在一起吗？典型的任务生命周期是:
典型的bug生命周期可能是:
你的生命周期是什么？
我想要快速掌握Python,是否值得通过ActivePython接口在本地工作,然后进入支持标准框架之一(Django或Pylons)或利用Google Apps环境的网站？我希望尽可能保持互动 - 使反馈/学习更容易.
这是一个新手理论问题 - 我刚刚开始使用Python并研究Django和orm.问题:如果我开发我的对象并通过其他开发修改基础对象结构,继承等 - Django的ORM解决方案会自动修改数据库还是我需要执行转换(如果应用程序是实时的)？
所以,我从一个基本的电话应用程序开始对象人:姓名,地址,城市,州,邮编,电话和我更改为对象人:标题,名称,地址,城市,州,邮编,电话对象对象电话:类型,电话#
我是否通过数据库手动转换并更改代码或ORM中间件是否进行了更改？如果是的话 - 怎么样？
我希望通过编写一个小的需求管理系统来理解python.我知道C,C++,PHP,JQuery的,等(所有的基本知识) - 它的虚拟主机提供商提供合适的平台(？PostgreSQL的带)和MVC应该使用(？Django的)......我知道的编码,但想学python正确的方式 - 不是重新发明现有功能或以不像python的方式工作 - 所以: