我正在考虑这样一种情况，我有一个对象“交易”，它有很多属性，比如账户、金额、日期、货币、类型等。我从不打算改变这些数据点，计算逻辑将存在于其他类中。我的问题是，实例化数千个对象只是为了保存数据是不是糟糕的Python设计？我发现使用嵌入到类中的数据比尝试将其塞入某种数据结构组合要容易得多。 最佳答案 不，这完全没问题。事实上，Python在标准的collections模块中已经支持它:fromcollectionsimportnamedtupleTransaction=namedtuple("Transaction",["accou
我正在解决一个问题，我正在实例化一个对象的许多实例。大多数情况下，实例化的对象是相同的。为了减少内存开销，我想让所有相同的对象指向同一个地址。但是，当我修改对象时，我希望创建一个新实例——本质上是写时复制行为。在Python中实现此目的的最佳方法是什么？享元模式接近尾声。一个例子(来自http://codesnipers.com/?q=python-flyweights):importweakrefclassCard(object):_CardPool=weakref.WeakValueDictionary()def__new__(cls,value,suit):obj=Card._C
我是python的新手，我一直在研究如何在使用命令行参数时构建我的简单脚本。该脚本的目的是自动执行我工作中与图像排序和操作相关的一些日常任务。我可以指定参数并让它们调用相关函数，但我也想在没有提供参数时设置默认操作。这是我当前的结构。parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("-l","--list",help="CreateCSVofimages",action="store_true")parser.add_argument("-d","--dimensions",help="Copyimageswithincorrec
Unity行为树插件开发心得概述在ARPG项目的开发过程当中，要涉及到NPC的AI系统，一般来说，简单的AI行为使用状态机即可比较好的实现，但如果NPC的行为稍微一复杂，那么使用状态机来实现就会比较难维护，并且后期工作量会随着NPC状态的增加而成倍增加。这时就可以考虑使用行为树来实现NPC的AI，行为树相比于状态机更利于维护，在NPC的AI比较复杂的时候，状态机已经难以我们去阅读，而行为树得益于其树形结构化的表现，也还能有不错的可读性，方便扩展和修改。不过行为树相比于状态机也有不足，从运行速度的角度来说，行为树还是要稍逊于状态机。从实现上来说，行为树的门槛也要高于状态机，理解起来也要困难一些。
我有一个DjangoView，它使用查询参数来进行一些内容过滤。像这样:/page/?filter=one+and+two/page/?filter=one,or,two我注意到Django将+转换为空格(request.GET.get('filter')返回one和two)，我对此表示同意。我只需要相应地调整我在View中使用的split()函数。但是……当我尝试测试这个View时，我调用:fromdjango.testimportClientclient=Client()client.get('/page/',{'filter':'one+and+two'})request.GET
这个问题在这里已经有了答案:UnboundLocalErroronlocalvariablewhenreassignedafterfirstuse(13个答案)关闭3个月前。在下面的代码块中，我一直试图理解为什么python会这样运行。我已经完成了研究但找不到好的答案所以我来这里看看是否有人可以指出正确的方向或提供一个很好的说明。我知道它与一些旧的ALGOL原理有关，但我并不完全理解。var=5deffunc1():print(var)func1()deffunc2():var=8print(var)func2()deffunc3():print(var)var=8func3()这段代
在下面的程序中，当我将进程追加到列表中时(看似毫无意义的事情)，它按预期运行。但是如果我删除追加，进程析构函数甚至在运行之前被调用多次。只有n构造，但(n)(n+1)/2(其中n是进程数)破坏。这让我相信每个进程都被复制到每个新进程中，然后立即销毁。也许这就是多处理模块的工作方式。这是有道理的，因为每个进程都是当前进程的一个分支。但是，追加到列表中有什么意义呢？为什么仅仅这样做就可以阻止这种行为？这是测试和示例输出:importmultiprocessingclass_ProcSTOP:passclassProc(multiprocessing.Process):def__init__
第一次写到这里，如有内容不集中或太长请见谅。我有兴趣进一步了解如何在需要时获取对象的属性。所以我阅读了名为“数据模型”的Python2.7文档here，我遇到了__getattr__，为了检查我是否理解它的行为，我编写了这些简单(且不完整)的字符串包装器。classOldStr:def__init__(self,val):self.field=valdef__getattr__(self,name):print"method__getattr__,attributerequested"+nameclassNewStr(object):def__init__(self,val):self
因此，在numpy1.8.2(使用python2.7.6)中，数组划分似乎存在问题。当对足够大的数组(至少8192个元素，多于一维，数据类型无关)与自身的一部分执行就地除法时，不同符号的行为不一致。importnumpyasnparr=np.random.rand(2,5000)arr_copy=arr.copy()arr_copy=arr_copy/arr_copy[0]arr/=arr[0]printnp.sum(arr!=arr_copy),arr.size-np.sum(np.isclose(arr,arr_copy))输出应该是0，因为两个除法应该是一致的，但它是1808。这
我有一个列表:lis=[12,45,15,67,89]我想交换12和89这样列表应该看起来lis=[89,45,15,67,12]当我这样做的时候lis[0],lis[lis.index(89)]=lis[lis.index(89)],lis[0]什么都没有改变lis=[12,45,15,67,89]但是当我这样做的时候lis5[0],lis5[4]=lis5[4],lis5[0]效果很好lis=[89,45,15,67,12]那么为什么第一种方式不起作用呢？PS-我想用第一种方法的全部原因是因为我想在列表中找到最大元素，然后将它与列表的第一个元素交换。类似于:max1=max(lis
