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2019年11月2日
Python 依赖库管理哪家强?pipreqs、pigar、pip-tools、pipdeptree 任君挑选
摘要: 在 Python 的项目中,如何管理所用的全部依赖库呢?最主流的做法是维护一份“requirements.txt”,记录下依赖库的名字及其版本号。 那么,如何来生成这份文件呢?在上篇文章《 "由浅入深:Python 中如何实现自动导入缺失的库?" 》中,我提到了一种常规的方法: 这种方法用起来方便,
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posted @ 2019-11-02 10:54 豌豆花下猫
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2019年10月28日
由浅入深:Python 中如何实现自动导入缺失的库?
摘要: 在写 Python 项目的时候,我们可能经常会遇到导入模块失败的错误: 或者 。 导入失败问题,通常分为两种:一种是导入自己写的模块(即以 .py 为后缀的文件),另一种是导入三方库。本文主要讨论第二种情况,今后有机会,我们再详细讨论其它的相关话题。 解决导入 Python 库失败的问题,其实关键是
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posted @ 2019-10-28 19:00 豌豆花下猫
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2019年10月24日
Python 3 既是激进的又是克制的,这些提议被否决了
摘要: [译]PEP 3099 Python 3 中不会改变的事情 导语: Python 3.8 已经发布了,引进了不少变更点。关于 3.9 预计引入的修改,也披露了一些。我们之前还关注过 "GIL 的移除计划" 和 "Guido 正在开发的新解析器" 等话题,这意味 Python 很有活力,仍在健康地发展
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posted @ 2019-10-24 19:14 豌豆花下猫
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2019年10月2日
Python 设计和历史的 27 个问题
摘要: 花下猫语: 先祝大家假期快乐!今天,我要分享一篇长文,选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题,其中有些问题我曾经分享过,例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要,适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来,随
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posted @ 2019-10-02 11:53 豌豆花下猫
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2019年9月28日
Python 为什么要保留显式的 self ?
摘要: 花下猫语:前两天,我偶然在一个知识星球(刘欣老师的“码农翻身”)里看到一篇主题,刘老师表示 Python 的类方法非要带个 self,而不像其它语言那样隐藏起来,这让人很不爽。我对此也有同感。在经过群聊讨论后,我获知 Guido 曾经专门撰文解释过这个问题。这篇文章并不好懂,我抽空先翻译出来了,看看
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posted @ 2019-09-28 11:00 豌豆花下猫
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2019年9月27日
Python 之父的解析器系列之七:PEG 解析器的元语法
摘要: 原题 | "A Meta Grammar for PEG Parsers" 作者 | Guido van Rossum(Python之父) 译者 | 豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者) 声明 | 本翻译是出于交流学习的目的,基于 "CC BY NC SA 4.0" 授权协议。为便于阅读,内容
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posted @ 2019-09-27 19:17 豌豆花下猫
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2019年9月21日
Python 浮点数的冷知识
摘要: 本周的 上分享了一篇小文章,它里面提到的冷知识很有意思,我稍作补充,分享给大家。 它提到的部分问题,读者们可以先思考下: 若两个元组相等,即 a==b 且 a is b,那么相同索引的元素(如 a[0] 、b[0])是否必然相等呢? 若两个对象的 hash 结果相等,即 hash(a) == has
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posted @ 2019-09-21 22:18 豌豆花下猫
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2019年9月13日
Python 为了提升性能,竟运用了共享经济
摘要: 大家或许知道,Python 为了提高内存的利用效率,采用了一套共用对象内存的分配策略。 例如,对于那些数值较小的数字对象([ 5, 256])、布尔值对象、None 对象、较短的字符串对象( 通常 是 20)等等,字面量相等的对象实际上是同一个对象。 我很早的时候曾写过一篇《 "Python中的“特
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posted @ 2019-09-13 21:52 豌豆花下猫
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2019年9月12日
Python 之父的解析器系列之六:给 PEG 语法添加动作
摘要: 原题 | "Adding Actions to a PEG Grammar" 作者 | Guido van Rossum(Python之父) 译者 | 豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者) 声明 | 本翻译是出于交流学习的目的,基于 "CC BY NC SA 4.0" 授权协议。为便于阅读,内
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posted @ 2019-09-12 19:41 豌豆花下猫
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2019年9月10日
Python 的整数与 Numpy 的数据溢出
摘要: 某位 A 同学发了我一张截图,问为何结果中出现了负数? 看了图,我第一感觉就是数据溢出了。数据超出能表示的最大值,就会出现奇奇怪怪的结果。 然后,他继续发了张图,内容是 print(100000\ 208378),就是直接打印上图的 E[0]\ G[0],结果是 20837800000,这是个正确的
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posted @ 2019-09-10 21:37 豌豆花下猫
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