随笔分类 -  Python

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Python - import 包/类 方法
摘要:错误示例 易错点:不要把py文件的名字,定义的和内部的class一样 仿照java一样,让py文件名和内部的class一致。 # ListNode.py 文件 class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val s 阅读全文

posted @ 2023-06-15 17:29 frank_cui 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - 函数声明中的 : 和 -> 符号的含义
摘要:函数注释包括: : 标记 给函数参数打注释的意思。-> 标记 给函数返回值打注释的意思。 例子: # 代码: def dd(w:list) -> int: return w[0]+w[1] # 调用: dd([1,2]) #输出: 3 解释:: 表示参数w应该传入list类型的值,但只是注释(在你的 阅读全文

posted @ 2023-06-15 16:18 frank_cui 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - 函数返回多个值
摘要:Python——函数返回值: https://blog.csdn.net/qq_66603712/article/details/128328099 阅读全文

posted @ 2023-02-16 16:32 frank_cui 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - 类里的Object是什么 class ClsName(Object)?
摘要:Python 类中的object是什么: https://blog.csdn.net/yingxuanzhang/article/details/125051580 #以前的写法: class ClsName(Object): pass #现在的写法: class ClsName: pass 阅读全文

posted @ 2023-02-16 16:21 frank_cui 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - 魔法函数 __ init__(), __ str__()
摘要:详见: Python中 __init__的通俗解释是什么?https://www.zhihu.com/question/46973549 阅读全文

posted @ 2023-02-16 15:21 frank_cui 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - numpy 和 pandas
摘要:一、numpy小结 二、pandas 2.1 为什么要学习pandans 2.2 pandas常用数据类型 Series标签 阅读全文

posted @ 2022-07-23 15:51 frank_cui 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - 函数参数*args和**kwargs
摘要:原文地址:https://www.cnblogs.com/will-wu/p/14990758.html 首先,args和kwargs都不是必须的,它们只是一个变量的名称,命名是约定俗成的,用别的变量名也可以,只有前面的 * 和 ** 是必须的。* 和 ** 两者主要用于定义函数的输入参数,使用了两 阅读全文

posted @ 2022-07-17 17:49 frank_cui 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - __name__ == '__main__' 到底是什么意思
摘要:总结 1.import 在导入文件的时候,会自动把所有“暴露在外面的代码”全都执行一遍。 2.如果你要把一个东西封装成模块(可以被别人import),又想让它单独可以执行的话(例如执行一些单元测试),你必须将要执行的代码放在 if __name__ == '__main__'下面。 3.这两种情况中 阅读全文

posted @ 2022-04-19 11:21 frank_cui 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - Python语法
摘要:Python 基础 1. 注释 1. 单行注释 # 2. 多行注释 2. 单下划线、双下划线、头尾双下划线说明 以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用 from xxx import * 而导入。 以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员 以双 阅读全文

posted @ 2022-04-18 01:02 frank_cui 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python - Python基础
摘要:一、前言 1.1 编译语言(编译器)vs 解释语言(解释器) 编译型语言: c, c++等 速度快:所有代码一起编译,再执行。执行起来效率更快 跨平台性差:但编译器依赖平台,不同的操作系统要重新编译一次 解释型语言: Python等 速度慢:代码逐句解释,并执行。执行效率比编译型慢 跨平台型好:但解 阅读全文

posted @ 2022-04-18 00:50 frank_cui 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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