Tôi phải thu thập dữ liệu từ một URL có thẻ đặc biệt Tôi có chức năng tạo URL của mình và tôi cố gắng trong vòng lặp để gọi URL khác nhau và thêm DataFrame vào danh sách như vậy.
L=[]
for i in range[10]:
url=urls[TAG.Tag_I[i]]
response=requests.get[url, auth=[user, password]]
df = pd.read_json[response.text] # resultat = datafram avec PointName, Value, Timestamp
L+=[df]
Tuy nhiên, tôi nhận được các thử lại tối đa vượt quá URL nhưng khi tôi thực hiện vòng lặp này trực tiếp vào thiết bị đầu cuối của mình, nó hoạt động. Tôi không thể tìm ra vấn đề là gì.
hỏi ngày 17 tháng 3 lúc 23:52Mar 17 at 23:52
3
Tôi đã tìm thấy giải pháp bằng cách sử dụng một vòng lặp với thử và ngoại trừ. Vấn đề là khi yêu cầu có thời gian chờ nó trả về lỗi mà không thử lại. Đây là những gì tôi đã đưa ra.
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
Đã trả lời ngày 21 tháng 3 lúc 3:51Mar 21 at 3:51
Bên cạnh tuyên bố
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 47 vừa được giới thiệu, Python sử dụng các câu lệnh điều khiển dòng chảy thông thường được biết đến từ các ngôn ngữ khác, với một số vòng xoắn.
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 48. Ví dụ:
>>> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> 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]0, và 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]1 là tùy chọn. Từ khóa ‘
>>> 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]0 là viết tắt của‘ nếu không, và rất hữu ích để tránh vết lõm quá mức. Một trình tự
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 48
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]8 hữu ích. Để biết thêm chi tiết, hãy xem các câu lệnh khớp.match Statements.
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]9 trong Python khác một chút so với những gì bạn có thể quen trong C hoặc Pascal. Thay vì luôn lặp đi lặp lại về sự tiến triển số học của các số [như trong pascal] hoặc cho người dùng khả năng xác định cả bước lặp và điều kiện tạm dừng [như C], 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 của Python lặp lại các mục của bất kỳ chuỗi nào [danh sách hoặc một chuỗi], theo thứ tự chúng xuất hiện trong chuỗi. Ví dụ [không có ý định chơi chữ]:
>>> # 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 lamb2 có ích. Nó tạo ra các tiến trình số học:
>>> 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 lamb4 tạo ra 10 giá trị, các chỉ số pháp lý cho các mục có chuỗi độ dài 10. Có thể để phạm vi bắt đầu ở một số khác hoặc để chỉ định một mức tăng khác [thậm chí âm; đôi khi điều này được gọi là ‘bước,]:
>>> 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 lamb2 và
>>> 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 lamb6 như sau:
>>> 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 lamb7 là thuận tiện, xem các kỹ thuật lặp.Looping Techniques.
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 lamb2 hành xử như thể đó là một danh sách, nhưng thực tế nó không phải là. Đó là một đối tượng trả về các mục liên tiếp của chuỗi mong muốn khi bạn lặp lại nó, nhưng nó không thực sự tạo ra danh sách, do đó tiết kiệm không gian.
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]9 là một cấu trúc như vậy, trong khi một ví dụ về một hàm có thể điều chỉnh được là
>>> range[10] range[0, 10]0:iterable, that is, suitable as a target for functions and constructs that expect something from which they can obtain successive items until the supply is exhausted. We have seen that the
>>> 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 statement is such a construct, while an example of a function that takes an iterable is
>>> range[10] range[0, 10]0:
>>> 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]1.Data Structures, we will discuss in more detail about
>>> range[10] range[0, 10]1.
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]2, như trong C, thoát ra khỏi vòng lặp
>>> 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 hoặc
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 47.
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]1; Nó được thực hiện khi vòng lặp chấm dứt thông qua sự kiệt sức của điều đáng tin [với
>>> 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] hoặc khi điều kiện trở thành sai [với
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 47], nhưng không phải khi vòng lặp bị chấm dứt bởi câu lệnh
>>> range[10] range[0, 10]2. Điều này được minh họa bằng vòng lặp sau, tìm kiếm số nguyên tố:
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 48 statement.]
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]1 có nhiều điểm chung với 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]1 của câu lệnh
>>> sum[range[4]] # 0 + 1 + 2 + 3 67 so với các câu lệnh
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 48 xảy ra. Để biết thêm về tuyên bố và ngoại lệ
>>> sum[range[4]] # 0 + 1 + 2 + 3 67, hãy xem các ngoại lệ xử lý.Handling Exceptions.
Tuyên bố
>>> range[10] range[0, 10]3, cũng mượn từ C, tiếp tục với lần lặp tiếp theo của vòng lặp:
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¶
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
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]8 lấy một biểu thức và so sánh giá trị của nó với các mẫu liên tiếp được đưa ra dưới dạng một hoặc nhiều khối trường hợp. Điều này tương tự hời hợt với câu lệnh Switch trong C, Java hoặc JavaScript [và nhiều ngôn ngữ khác], nhưng nó giống với khớp mẫu phù hợp bằng các ngôn ngữ như Rust hoặc Haskell. Chỉ mẫu đầu tiên phù hợp được thực thi và nó cũng có thể trích xuất các thành phần [phần tử trình tự hoặc thuộc tính đối tượng] từ giá trị thành các biến.
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 >> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 48 vào một mẫu, được gọi là một người bảo vệ. Nếu người bảo vệ sai,
>>> 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 tiếp tục thử khối trường hợp tiếp theo. Lưu ý rằng việc bắt giá trị xảy ra trước khi người bảo vệ được đánh giá:
>>> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 120
Điều này sẽ in
Nếu bạn không muốn mặc định được chia sẻ giữa các cuộc gọi tiếp theo, bạn có thể viết chức năng như thế này: thay vào đó:
>>> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 121
4.8.2. Từ khóa đối sốKeyword Arguments¶
Các chức năng cũng có thể được gọi là bằng cách sử dụng các đối số từ khóa của mẫu
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 122
Chấp nhận một đối số bắt buộc [
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 123
Nhưng tất cả các cuộc gọi sau đây sẽ không hợp lệ:
>>> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 124
Trong một cuộc gọi chức năng, các đối số từ khóa phải tuân theo các đối số vị trí. Tất cả các đối số từ khóa được truyền phải khớp với một trong các đối số được chấp nhận bởi hàm [ví dụ:
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 125
Khi có tham số chính thức cuối cùng của Mẫu
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 126
Nó có thể được gọi như thế này:
>>> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 127
Và tất nhiên nó sẽ in:
>>> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 128
Lưu ý rằng thứ tự trong đó các đối số từ khóa được in được đảm bảo để phù hợp với thứ tự mà chúng được cung cấp trong cuộc gọi chức năng.
4.8.3. Thông số đặc biệtSpecial parameters¶
Theo mặc định, các đối số có thể được chuyển đến hàm Python theo vị trí hoặc rõ ràng bằng từ khóa. Đối với khả năng đọc và hiệu suất, có ý nghĩa khi hạn chế cách các đối số có thể được thông qua để nhà phát triển chỉ cần nhìn vào định nghĩa chức năng để xác định xem các mục được truyền theo vị trí, theo vị trí hoặc từ khóa hoặc từ khóa.
Một định nghĩa chức năng có thể trông giống như:
>>> # Measure some strings: ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words: ... print[w, len[w]] ... cat 3 window 6 defenestrate 129
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
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
4.8.3.1. Đối số về vị trí hoặc thông sốPositional-or-Keyword Arguments¶
Nếu
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
4.8.3.2. Tham số chỉ có vị tríPositional-Only Parameters¶
Nhìn vào điều này chi tiết hơn một chút, có thể đánh dấu các tham số nhất định là chỉ có vị trí. Nếu chỉ có vị trí, các tham số có vấn đề về thứ tự và các tham số không thể được truyền bằng từ khóa. Các tham số chỉ có vị trí được đặt trước một
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 tham số 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
4.8.3.3. Đối số chỉ dành cho từ khóaKeyword-Only Arguments¶
Để đánh dấu các tham số là chỉ từ khóa, chỉ ra các tham số phải được truyền bằng đối số từ khóa, hãy đặt một
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
4.8.3.4. Ví dụ chức năng JoFunction Examples¶
Hãy xem xét các định nghĩa chức năng ví dụ sau đây chú ý đến các điểm đánh dấu
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] = status0
Định nghĩa chức năng đầu tiên,
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] = status1
Hàm thứ hai
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] = status2
Hàm thứ ba
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] = status3
Và lần cuối cùng sử dụng cả ba quy ước gọi trong cùng một định nghĩa chức năng:
# 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] = status4
Cuối cùng, hãy xem xét định nghĩa chức năng này có sự va chạm tiềm năng giữa đối số vị trí
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] = status5
Không có cuộc gọi nào có thể làm cho nó 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
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] = status6
Nhưng 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
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] = status7
Nói cách khác, tên của các tham số chỉ có vị trí có thể được sử dụng trong
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
4.8.3.5. Tóm tắt lại¶Recap¶
Trường hợp sử dụng sẽ xác định sử dụng tham số nào trong định nghĩa hàm:
# 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] = status8
Theo hướng dẫn:
Sử dụng chỉ vị trí nếu bạn muốn tên của các tham số không có sẵn cho người dùng. Điều này rất hữu ích khi tên tham số không có ý nghĩa thực sự, nếu bạn muốn thực thi thứ tự của các đối số khi hàm được gọi hoặc nếu bạn cần lấy một số tham số vị trí và từ khóa tùy ý.
Sử dụng từ khóa chỉ khi tên có ý nghĩa và định nghĩa hàm dễ hiểu hơn bằng cách rõ ràng với tên hoặc bạn muốn ngăn người dùng dựa vào vị trí của đối số được truyền.
Đối với API, hãy sử dụng chỉ có vị trí để ngăn chặn các thay đổi API nếu tên tham số được sửa đổi trong tương lai.
4.8.4. Danh sách lập luận tùy ýArbitrary Argument Lists¶
Cuối cùng, tùy chọn ít được sử dụng nhất là chỉ định rằng một hàm có thể được gọi với số lượng đối số tùy ý. Những đối số này sẽ được kết thúc thành một tuple [xem các bộ dữ liệu và trình tự]. Trước khi có số lượng đối số, không có hoặc nhiều đối số bình thường hơn có thể xảy ra.Tuples and Sequences]. Before the variable number of arguments, zero or more normal arguments may occur.
# 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] = status9
Thông thường, các đối số variadic này sẽ là lần cuối cùng trong danh sách các tham số chính thức, bởi vì chúng tìm ra tất cả các đối số đầu vào còn lại được truyền cho hàm. Bất kỳ tham số chính thức nào xảy ra sau tham số
>>> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 40
4.8.5. Giải nén Danh sách đối sốUnpacking Argument Lists¶
Tình huống ngược lại xảy ra khi các đối số đã nằm trong danh sách hoặc tuple nhưng cần phải được giải nén cho một cuộc gọi chức năng yêu cầu các đối số vị trí riêng biệt. Chẳng hạn, 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 lamb2 tích hợp mong đợi các đối số bắt đầu và dừng riêng biệt. Nếu chúng không có sẵn một cách riêng biệt, hãy viết cuộc gọi chức năng với ____ 127 người vận hành để giải nén các đối số ra khỏi danh sách hoặc tuple:
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 41
Trong cùng một thời trang, từ điển có thể cung cấp các đối số từ khóa với ____ 204-coperator:
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 42
4.8.6. Biểu thức Lambda¶Lambda Expressions¶
Các hàm ẩn danh nhỏ có thể được tạo với từ khóa
>>> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 43
Ví dụ trên sử dụng biểu thức lambda để trả về một hàm. Một cách sử dụng khác là chuyển một chức năng nhỏ như một đối số:
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 44
4.8.7. Chuỗi tài liệuDocumentation Strings¶
Dưới đây là một số quy ước về nội dung và định dạng của chuỗi tài liệu.
Dòng đầu tiên phải luôn luôn là một bản tóm tắt ngắn gọn, ngắn gọn về mục đích của đối tượng. Đối với sự ngắn gọn, nó không nên nêu rõ ràng tên hoặc loại đối tượng, vì chúng có sẵn bằng các phương tiện khác [trừ khi tên xảy ra là một động từ mô tả hoạt động của chức năng]. Dòng này nên bắt đầu bằng một chữ cái viết hoa và kết thúc bằng một khoảng thời gian.
Nếu có nhiều dòng hơn trong chuỗi tài liệu, dòng thứ hai phải trống, phân tách trực quan bản tóm tắt với phần còn lại của mô tả. Các dòng sau đây phải là một hoặc nhiều đoạn mô tả các quy ước gọi đối tượng, các tác dụng phụ của nó, v.v.
Trình phân tích cú pháp Python không thoát khỏi thụt lề từ các chuỗi chuỗi đa dòng trong Python, do đó, các công cụ mà tài liệu xử lý phải dải thụt vào nếu muốn. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng quy ước sau. Dòng không trống đầu tiên sau dòng đầu tiên của chuỗi xác định lượng thụt vào toàn bộ chuỗi tài liệu. . . Các dòng được thụt vào ít hơn không nên xảy ra, nhưng nếu chúng xảy ra tất cả khoảng trắng hàng đầu của chúng nên bị tước. Tương đương của khoảng trắng phải được kiểm tra sau khi mở rộng các tab [đến 8 khoảng trống, thông thường].
Dưới đây là một ví dụ về tài liệu đa dòng:
>>> for i in range[5]: ... print[i] ... 0 1 2 3 45
4.8.8. Chú thích chức năngFunction Annotations¶
Chú thích chức năng là thông tin siêu dữ liệu hoàn toàn tùy chọn về các loại được sử dụng bởi các chức năng do người dùng xác định [xem PEP 3107 và PEP 484 để biết thêm thông tin]. are completely optional metadata information about the types used by user-defined functions [see PEP 3107 and PEP 484 for more information].
Các chú thích được lưu trữ trong thuộc tính >>> x = int[input["Please enter an integer: "]]
Please enter an integer: 42
>>> if x >>
x = int[input["Please enter an integer: "]]
Please enter an integer: 42
>>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]]
Please enter an integer: 42
>>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]]
Please enter an integer: 42
>>> if x >> for i in range[5]:
... print[i]
...
0
1
2
3
4
6
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 >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x >> x = int[input["Please enter an integer: "]] Please enter an integer: 42 >>> if x