我的文档太多了，因为每当我遇到一个复杂的鸭子类型(ducktyping)时，我都需要某种方式来表达“这个鸭子类型(ducktyping)”，但却陷入了“你的函数需要这个输入的这个”的无休止循环，但不记录它”，然后记录它。这会导致臃肿、重复的文档，例如:defFoo(arg):"""Args:arg:AnobjectthatsupportsXfunctionality,andYfunctionality,andcanbepassedtoZotherfunctionality."""#Insertcodehere.defBar(arg):"""Args:arg:Anobjectthatsu
为了更好地解释，考虑这个简单的类型检查器函数:fromcollectionsimportIterabledeftypecheck(obj):returnnotisinstance(obj,str)andisinstance(obj,Iterable)如果obj是str以外的可迭代类型，则返回True。但是，如果obj是str或不可迭代类型，则返回False。有什么方法可以更有效地执行类型检查？我的意思是，检查一次obj的类型以查看它是否不是str然后再次检查以查看它似乎有点多余如果它是可迭代的。我想像这样列出除str之外的所有其他可迭代类型:returnisinstance(obj,(
为了更好地解释，考虑这个简单的类型检查器函数:fromcollectionsimportIterabledeftypecheck(obj):returnnotisinstance(obj,str)andisinstance(obj,Iterable)如果obj是str以外的可迭代类型，则返回True。但是，如果obj是str或不可迭代类型，则返回False。有什么方法可以更有效地执行类型检查？我的意思是，检查一次obj的类型以查看它是否不是str然后再次检查以查看它似乎有点多余如果它是可迭代的。我想像这样列出除str之外的所有其他可迭代类型:returnisinstance(obj,(
我有python代码跨越几个文件，为了方便我打包了这些文件，最后在my_package目录下有以下3个文件:__init__.py内容:fromfile1import*fromfile2import*file1.py内容:classBase(object):passfile2.py内容:fromfile1importBaseclassDerived(Base):def__init__(self):returnsuper(Derived,self).__init__()然后我在IPython中执行:>>>%autoreload2>>>importmy_package>>>t=my_pac
我有python代码跨越几个文件，为了方便我打包了这些文件，最后在my_package目录下有以下3个文件:__init__.py内容:fromfile1import*fromfile2import*file1.py内容:classBase(object):passfile2.py内容:fromfile1importBaseclassDerived(Base):def__init__(self):returnsuper(Derived,self).__init__()然后我在IPython中执行:>>>%autoreload2>>>importmy_package>>>t=my_pac
这个问题在这里已经有了答案:WhataremetaclassesinPython?(24个答案)关闭7年前。我在阅读pythondocumentation时发现了这个在super关键字上:如果省略第二个参数，则返回的super对象是未绑定(bind)的。如果第二个参数是对象，则isinstance(obj,type)必须为真。如果第二个参数是类型，则issubclass(type2,type)必须为真(这对类方法很有用)。有人可以给我举个例子来说明传递类型作为第二个参数与传递对象之间的区别吗？文档是否在谈论对象的实例？谢谢。
这个问题在这里已经有了答案:WhataremetaclassesinPython?(24个答案)关闭7年前。我在阅读pythondocumentation时发现了这个在super关键字上:如果省略第二个参数，则返回的super对象是未绑定(bind)的。如果第二个参数是对象，则isinstance(obj,type)必须为真。如果第二个参数是类型，则issubclass(type2,type)必须为真(这对类方法很有用)。有人可以给我举个例子来说明传递类型作为第二个参数与传递对象之间的区别吗？文档是否在谈论对象的实例？谢谢。
我发现numpy数组的astype()方法效率不高。我有一个数组包含300万个Uint8点。将它与3x3矩阵相乘需要2秒，但将结果从uint16转换为uint8又需要一秒。更准确地说:printtime.clock()imgarray=np.dot(imgarray,M)/255printtime.clock()imgarray=imgarray.clip(0,255)printtime.clock()imgarray=imgarray.astype('B')printtime.clock()点积和缩放需要2秒剪辑需要200毫秒类型转换需要1秒考虑到其他操作所花费的时间，我希望asty
我发现numpy数组的astype()方法效率不高。我有一个数组包含300万个Uint8点。将它与3x3矩阵相乘需要2秒，但将结果从uint16转换为uint8又需要一秒。更准确地说:printtime.clock()imgarray=np.dot(imgarray,M)/255printtime.clock()imgarray=imgarray.clip(0,255)printtime.clock()imgarray=imgarray.astype('B')printtime.clock()点积和缩放需要2秒剪辑需要200毫秒类型转换需要1秒考虑到其他操作所花费的时间，我希望asty
ampoule项目在docstring中使用了一些标签，例如javadoc标签。例如来自pool.py第86行:defstart(self,ampChild=None):"""StartstheProcessPoolwithagivenchildprotocol.@paramampChild:aL{ampoule.child.AMPChild}subclass.@typeampChild:L{ampoule.child.AMPChild}subclass"""这些标签是什么，哪个工具使用它。 最佳答案 只是为了好玩，我会注意到Pyt
