import语句用来导入其他python文件（称为模块module），使用该模块里定义的类、方法或者变量，从而达到代码复用的目的。将要建立文件的结构为：Tree|____m1.py|____m2.py|____Branch|____m3.py|____m4.py首先，先建立一个文件夹Tree作为工作目录，并在其内建立两个文件m1.py和m2.py，在m1.py写入代码：importosimportm2m2.printSelf()在m2.py写入代码：defprintSelf(): print('Inm2')打开命令行，进入到Tree目录下，敲下pythonm1.py运行，发现没有报错，且打印出
一、with语句的原理上下文管理协议（ContextManagementProtocol）：包含方法__enter__()和__exit__()，支持该协议的对象要实现这两个方法。上下文管理器（ContextManager）：支持上下文管理协议的对象，这种对象实现了__enter__()和__exit__()方法。上下文管理器定义执行with语句时要建立的运行时上下文，负责执行with语句块上下文中的进入与退出操作。通常使用with语句调用上下文管理器，也可以通过直接调用其方法来使用。说完上面两个概念，我们再从with语句的常用表达式入手，一段基本的with表达式，其结构是这样的：withEX
一、with语句的原理上下文管理协议（ContextManagementProtocol）：包含方法__enter__()和__exit__()，支持该协议的对象要实现这两个方法。上下文管理器（ContextManager）：支持上下文管理协议的对象，这种对象实现了__enter__()和__exit__()方法。上下文管理器定义执行with语句时要建立的运行时上下文，负责执行with语句块上下文中的进入与退出操作。通常使用with语句调用上下文管理器，也可以通过直接调用其方法来使用。说完上面两个概念，我们再从with语句的常用表达式入手，一段基本的with表达式，其结构是这样的：withEX
目录前言语法说明基础语法前置数据分组的4种使用方法1.基础分组功能Collectors.groupingBy：基础分组功能Collectors.groupingBy：自定义键——字段映射Collectors.groupingBy：自定义键——范围2.分组统计功能Collectors.counting：计数Collectors.summingInt：求和Collectors.averagingInt：平均值Collectors.minBy：最大最小值Collectors.summarizingInt：完整统计（同时获取以上的全部统计结果）Collectors.partitioningBy：范围统
目录前言语法说明基础语法前置数据分组的4种使用方法1.基础分组功能Collectors.groupingBy：基础分组功能Collectors.groupingBy：自定义键——字段映射Collectors.groupingBy：自定义键——范围2.分组统计功能Collectors.counting：计数Collectors.summingInt：求和Collectors.averagingInt：平均值Collectors.minBy：最大最小值Collectors.summarizingInt：完整统计（同时获取以上的全部统计结果）Collectors.partitioningBy：范围统
torch.randn是一个PyTorch中的函数，用于生成指定大小的张量，其中每个元素都是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中随机抽取的。torch.randn的语法如下：torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->Tensor其中*size表示张量的大小，可以是一个整数，一个元组或多个整数。例如，要创建一个大小为3x2的张量，可以使用以下代码：importtorchx=torch.randn(3,2)print(x)输出结果：tensor([[0
torch.randn是一个PyTorch中的函数，用于生成指定大小的张量，其中每个元素都是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中随机抽取的。torch.randn的语法如下：torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->Tensor其中*size表示张量的大小，可以是一个整数，一个元组或多个整数。例如，要创建一个大小为3x2的张量，可以使用以下代码：importtorchx=torch.randn(3,2)print(x)输出结果：tensor([[0
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。Caffeine的异步淘汰清理机制在惰性删除实现机制这边，Caffeine做了一些改进优化以提升在并发场景下的性能表现。我们可以和GuavaCache的基于容量大小的淘汰处理做个对比。当限制了GuavaCache最大容量之后，有新的记录写入超过了总大小，会理解触发数据淘汰策略，然后腾
大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。Caffeine的异步淘汰清理机制在惰性删除实现机制这边，Caffeine做了一些改进优化以提升在并发场景下的性能表现。我们可以和GuavaCache的基于容量大小的淘汰处理做个对比。当限制了GuavaCache最大容量之后，有新的记录写入超过了总大小，会理解触发数据淘汰策略，然后腾
map()函数可以对一个数据进行同等迭代操作。例如：deff(x):returnx*xr=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])print(list(r))map函数传入的第一个参数就是函数本身，即f。第二个参数是要操作的数据map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。语法：filter函数的语法是filter(函数名，序列)li
