Hướng dẫn url loop python - trăn vòng url

4.1. >>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 8 Báo cáo Jor>>> for i in range(5): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 8 Statements¶

Có lẽ loại tuyên bố nổi tiếng nhất là tuyên bố

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Có thể không có hoặc nhiều phần

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

Nếu bạn có thể so sánh cùng một giá trị với một số hằng số hoặc kiểm tra các loại hoặc thuộc tính cụ thể, bạn cũng có thể thấy câu lệnh

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

4.2. >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 9 Câu lệnh>>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 9 Statements¶

Tuyên bố

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

Mã sửa đổi một bộ sưu tập trong khi lặp lại trên cùng một bộ sưu tập có thể là khó khăn để có được đúng. Thay vào đó, thường là lặp đi về phía trước để lặp qua một bản sao của bộ sưu tập hoặc để tạo một bộ sưu tập mới:

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

4.3. Hàm >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... 0 Mary 1 had 2 a 3 little 4 lamb 2The >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> for i in range(len(a)): ... print(i, a[i]) ... 0 Mary 1 had 2 a 3 little 4 lamb 2 Function¶

Nếu bạn cần lặp lại một chuỗi các số, hàm tích hợp

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

Điểm cuối đã cho không bao giờ là một phần của chuỗi được tạo ra;

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

Để lặp lại các chỉ số của một chuỗi, bạn có thể kết hợp

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp như vậy, việc sử dụng hàm

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

Một điều kỳ lạ xảy ra nếu bạn chỉ in một phạm vi:

>>> range(10)
range(0, 10)

Theo nhiều cách, đối tượng được trả về bởi

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

Chúng tôi nói một đối tượng như vậy là có thể sử dụng được, nghĩa là phù hợp như một mục tiêu cho các chức năng và cấu trúc mong đợi một cái gì đó mà chúng có thể có được các mặt hàng liên tiếp cho đến khi nguồn cung bị cạn kiệt. Chúng tôi đã thấy rằng câu lệnh

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> range(10)
range(0, 10)

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> range(10)
range(0, 10)

>>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
6

Sau đó, chúng ta sẽ thấy nhiều chức năng trả về Iterables và lấy Iterables làm đối số. Trong các cấu trúc dữ liệu chương, chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết hơn về

>>> range(10)
range(0, 10)

>>> range(10)
range(0, 10)

4.4. Các câu lệnh >>> range(10) range(0, 10) 2 và >>> range(10) range(0, 10) 3 và các điều khoản >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 1 trên Loops¶>>> range(10) range(0, 10) 2 and >>> range(10) range(0, 10) 3 Statements, and >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 1 Clauses on Loops¶

Tuyên bố

>>> range(10)
range(0, 10)

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

Các câu lệnh Loop có thể có mệnh đề

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> range(10)
range(0, 10)

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

.not the

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

Khi được sử dụng với một vòng lặp, mệnh đề

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
6

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
6

Tuyên bố

>>> range(10)
range(0, 10)

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

4.5. L=[] for i in range(len(TAG)): url=urls(TAG.Tag_I[i]) while len(L)==i: try: response=requests.get(url, auth=(user, password)) df = pd.read_json(response.text) # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp L+=[df] except: None 05 Báo cáo JorL=[] for i in range(len(TAG)): url=urls(TAG.Tag_I[i]) while len(L)==i: try: response=requests.get(url, auth=(user, password)) df = pd.read_json(response.text) # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp L+=[df] except: None 05 Statements¶

Tuyên bố

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Điều này thường được sử dụng để tạo các lớp tối thiểu:

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Một nơi khác

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

4.6. >>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 8 Báo cáo Jor>>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(0, 10, 3)) [0, 3, 6, 9] >>> list(range(-10, -100, -30)) [-10, -40, -70] 8 Statements¶

Một câu lệnh

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

Hình thức đơn giản nhất so sánh giá trị chủ đề với một hoặc nhiều chữ:

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Lưu ý Khối cuối cùng: Tên biến có thể thay đổi

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Bạn có thể kết hợp một số chữ theo một mẫu bằng cách sử dụng

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Các mẫu có thể trông giống như các bài tập giải nén và có thể được sử dụng để liên kết các biến:

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Nghiên cứu một cách cẩn thận! Mẫu đầu tiên có hai chữ, và có thể được coi là một phần mở rộng của mẫu theo nghĩa đen được hiển thị ở trên. Nhưng hai mẫu tiếp theo kết hợp một nghĩa đen và một biến, và biến liên kết một giá trị từ đối tượng (

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Nếu bạn đang sử dụng các lớp để cấu trúc dữ liệu của mình, bạn có thể sử dụng tên lớp theo sau là danh sách đối số giống như một hàm tạo, nhưng với khả năng nắm bắt các thuộc tính thành các biến:

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Bạn có thể sử dụng các tham số vị trí với một số lớp tích hợp cung cấp đặt hàng cho các thuộc tính của chúng (ví dụ: DataClasses). Bạn cũng có thể xác định một vị trí cụ thể cho các thuộc tính trong các mẫu bằng cách đặt thuộc tính đặc biệt

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Một cách được đề xuất để đọc các mẫu là xem chúng như một hình thức mở rộng của những gì bạn sẽ đặt ở bên trái của một bài tập, để hiểu các biến nào sẽ được đặt thành những gì. Chỉ các tên độc lập (như

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Các mẫu có thể được lồng tùy ý. Ví dụ: nếu chúng ta có một danh sách ngắn các điểm, chúng ta có thể khớp nó như thế này:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Chúng ta có thể thêm một điều khoản

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> list(range(5, 10))
[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]

>>> list(range(-10, -100, -30))
[-10, -40, -70]

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Một số tính năng chính khác của câu lệnh này:

• Giống như giải nén các bài tập, các mẫu Tuple và List có cùng một ý nghĩa và thực sự phù hợp với các chuỗi tùy ý. Một ngoại lệ quan trọng là họ không phù hợp với trình lặp hoặc dây.

• Các mẫu chuỗi hỗ trợ mở rộng Giải nén:

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  25 và

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  26 hoạt động tương tự như các bài tập giải nén. Tên sau

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  27 cũng có thể là

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  11, do đó

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  29 khớp với một chuỗi ít nhất hai mục mà không ràng buộc các mục còn lại.

• Các mẫu ánh xạ:

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  30 nắm bắt các giá trị

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  31 và

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  32 từ một từ điển. Không giống như các mẫu trình tự, các khóa phụ bị bỏ qua. Một việc giải nén như

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  33 cũng được hỗ trợ. (Nhưng

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  34 sẽ dư thừa, vì vậy nó không được phép.)

• Tiểu nhà có thể được ghi lại bằng từ khóa

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  35:

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  2

  sẽ nắm bắt phần tử thứ hai của đầu vào là

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  36 (miễn là đầu vào là một chuỗi hai điểm)

• Hầu hết các chữ được so sánh bằng sự bình đẳng, tuy nhiên các singletons

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  37,

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  38 và

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  39 được so sánh bằng danh tính.

• Các mẫu có thể sử dụng hằng số được đặt tên. Đây phải là những cái tên chấm để ngăn chúng được hiểu là biến bắt giữ:

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  3

Để giải thích chi tiết hơn và các ví dụ bổ sung, bạn có thể xem xét PEP 636 được viết theo định dạng hướng dẫn.PEP 636 which is written in a tutorial format.

4.7. Xác định chức năng JoDefining Functions¶

Chúng ta có thể tạo một chức năng viết chuỗi Fibonacci vào một ranh giới tùy ý:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Từ khóa

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Câu lệnh đầu tiên của cơ thể chức năng có thể tùy ý là một chuỗi theo nghĩa đen; Chuỗi này theo nghĩa đen là chuỗi tài liệu của chức năng, hoặc DocString. . Nó thực hành tốt để bao gồm các tài liệu trong mã mà bạn viết, vì vậy hãy tạo thói quen cho nó.Documentation Strings.) There are tools which use docstrings to automatically produce online or printed documentation, or to let the user interactively browse through code; it’s good practice to include docstrings in code that you write, so make a habit of it.

Việc thực hiện một hàm giới thiệu một bảng biểu tượng mới được sử dụng cho các biến cục bộ của hàm. Chính xác hơn, tất cả các bài tập biến trong một hàm lưu trữ giá trị trong bảng ký hiệu cục bộ; Trong khi các tham chiếu biến đổi đầu tiên trong bảng biểu tượng cục bộ, thì trong các bảng ký hiệu cục bộ của các hàm bao quanh, sau đó trong bảng biểu tượng toàn cầu và cuối cùng trong bảng các tên tích hợp. Do đó, các biến và biến toàn cầu của các hàm bao quanh không thể được gán trực tiếp một giá trị trong một hàm (trừ khi, đối với các biến toàn cầu, được đặt tên trong câu lệnh

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

Các tham số thực tế (đối số) cho một cuộc gọi hàm được giới thiệu trong bảng ký hiệu cục bộ của hàm được gọi là khi nó được gọi; Do đó, các đối số được truyền bằng cách sử dụng cuộc gọi theo giá trị (trong đó giá trị luôn là tham chiếu đối tượng, không phải là giá trị của đối tượng). 1 Khi một hàm gọi hàm khác hoặc tự gọi theo cách đệ quy, một bảng ký hiệu cục bộ mới được tạo cho cuộc gọi đó.

Một định nghĩa chức năng liên kết tên hàm với đối tượng hàm trong bảng ký hiệu hiện tại. Trình thông dịch nhận ra đối tượng được chỉ ra bởi tên đó là hàm do người dùng xác định. Các tên khác cũng có thể trỏ đến cùng đối tượng chức năng đó và cũng có thể được sử dụng để truy cập chức năng:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Đến từ các ngôn ngữ khác, bạn có thể phản đối rằng

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Thật đơn giản để viết một hàm trả về danh sách các số của loạt Fibonacci, thay vì in nó:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

Ví dụ này, như thường lệ, chứng minh một số tính năng Python mới:

• Câu lệnh

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  44 trả về với giá trị từ một hàm.

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  44 mà không có đối số biểu thức trả về

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  39. Rơi ra khỏi cuối một hàm cũng trả về

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  39.

• Câu lệnh

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  52 gọi một phương thức của đối tượng danh sách

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  53. Một phương pháp là một hàm ‘thuộc về một đối tượng và được đặt tên là

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  54, trong đó

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  55 là một số đối tượng (đây có thể là một biểu thức) và

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  56 là tên của một phương thức được xác định bởi loại đối tượng. Các loại khác nhau xác định các phương pháp khác nhau. Các phương pháp của các loại khác nhau có thể có cùng tên mà không gây ra sự mơ hồ. . Nó thêm một yếu tố mới ở cuối danh sách. Trong ví dụ này, nó tương đương với

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  58, nhưng hiệu quả hơn.Classes) The method

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  57 shown in the example is defined for list objects; it adds a new element at the end of the list. In this example it is equivalent to

  L=[]
  
  for i in range(len(TAG)):
  
     url=urls(TAG.Tag_I[i])
  
  
  
     while len(L)==i:
  
         try:
             response=requests.get(url, auth=(user, password))
          
             df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
               
             L+=[df]
         except:
             None
          
  

  58, but more efficient.

4.8. Thêm về việc xác định chức năng JoMore on Defining Functions¶

Cũng có thể xác định các chức năng với số lượng đối số thay đổi. Có ba hình thức, có thể được kết hợp.

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

# Create a sample collection
users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

# Strategy:  Iterate over a copy
for user, status in users.copy().items():
    if status == 'inactive':
        del users[user]

# Strategy:  Create a new collection
active_users = {}
for user, status in users.items():
    if status == 'active':
        active_users[user] = status

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

L=[]

for i in range(len(TAG)):

   url=urls(TAG.Tag_I[i])



   while len(L)==i:

       try:
           response=requests.get(url, auth=(user, password))
        
           df = pd.read_json(response.text)  # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
             
           L+=[df]
       except:
           None
        

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

4.9. Intermezzo: Kiểu mãIntermezzo: Coding Style¶

Bây giờ bạn sắp viết những mảnh python dài hơn, phức tạp hơn, đây là thời điểm tốt để nói về phong cách mã hóa. Hầu hết các ngôn ngữ có thể được viết (hoặc súc tích hơn, được định dạng) theo các phong cách khác nhau; Một số dễ đọc hơn những người khác. Làm cho người khác dễ dàng đọc mã của bạn luôn là một ý tưởng tốt, và việc áp dụng một phong cách mã hóa đẹp giúp rất nhiều cho điều đó.

Đối với Python, Pep 8 đã nổi lên như một hướng dẫn phong cách mà hầu hết các dự án tuân thủ; Nó thúc đẩy một phong cách mã hóa rất dễ đọc và làm hài lòng. Mỗi nhà phát triển Python nên đọc nó tại một số điểm; Dưới đây là những điểm quan trọng nhất được trích xuất cho bạn:PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to; it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python developer should read it at some point; here are the most important points extracted for you:

• Sử dụng thụt 4 không gian, và không có tab.

  4 không gian là một sự thỏa hiệp tốt giữa vết lõm nhỏ (cho phép độ sâu làm tổ lớn hơn) và thụt lớn (dễ đọc hơn). Các tab giới thiệu nhầm lẫn, và tốt nhất là bị bỏ rơi.

• Bao bọc các dòng để chúng không vượt quá 79 ký tự.

  Điều này giúp người dùng có màn hình nhỏ và có thể có một số tệp mã bên cạnh các màn hình lớn hơn.

• Sử dụng các dòng trống để phân tách các chức năng và các lớp và các khối mã bên trong các chức năng lớn hơn.

• Khi có thể, hãy đặt ý kiến ​​trên một dòng của riêng họ.

• Sử dụng tài liệu.

• Sử dụng không gian xung quanh các toán tử và sau dấu phẩy, nhưng không trực tiếp bên trong các cấu trúc khung:

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  10.

• Đặt tên cho các lớp học và chức năng của bạn một cách nhất quán; Công ước là sử dụng

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  11 cho các lớp và

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  12 cho các chức năng và phương pháp. Luôn luôn sử dụng

  >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
  Please enter an integer: 42
  >>> if x < 0:
  ...     x = 0
  ...     print('Negative changed to zero')
  ... elif x == 0:
  ...     print('Zero')
  ... elif x == 1:
  ...     print('Single')
  ... else:
  ...     print('More')
  ...
  More
  

  13 làm tên cho đối số phương thức đầu tiên (xem cái nhìn đầu tiên về các lớp để biết thêm về các lớp và phương thức).A First Look at Classes for more on classes and methods).

• Don Tiết sử dụng các mã hóa ưa thích nếu mã của bạn được sử dụng trong môi trường quốc tế. Python sườn mặc định, UTF-8 hoặc thậm chí ASCII đơn giản hoạt động tốt nhất trong mọi trường hợp.

• Tương tự như vậy, don lồng sử dụng các ký tự không phải ASCII trong các định danh nếu chỉ có cơ hội nhỏ nhất mà mọi người nói một ngôn ngữ khác sẽ đọc hoặc duy trì mã.

Chú thích

Trên thực tế, gọi theo tham chiếu đối tượng sẽ là một mô tả tốt hơn, vì nếu một đối tượng có thể thay đổi được truyền, người gọi sẽ thấy bất kỳ thay đổi nào mà callee thực hiện đối với nó (các mục được chèn vào danh sách).