学习《流畅的Python》第四天。耗时3天，终于写完了第5章的博客，可以开始写第6章的博客了，不过之前已经看了第6章一部分内容了。设计模式 Page 141《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书中有23个设计模式，其中有16个在动态语言中“不见了，或者简化了”。作者Peter Norvig讨论的是Lisp和Dylan，不过很多相关的动态特性在Python中也能找到。 Norvig建议在有一等
1. shear force on a wall (壁面剪切力) 2. animation - export contour image at every time step on the fly - case and data files are not saved at every time s
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2021-10-18 16:00:06
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流畅接口是由Martin Fowler和Eric Evans创造的，流畅API意味着你构建一个API需要遵循以下要点：1.API用户能够容易理解API2.API为完成一个任务能够执行一系列动作，比如Java中可以看成是一系列方法调用，方法链。3.每个方法名称应该是与业务领域相关的专门术语4.API应该能提示指导API用户下一步用什么，以及某个时刻用户可能采取的操作。假设你要设计一个业务域的API，
Fluent 操作入门实例前言： 本文详细图文介绍如何使用ANSYS Workbench 实现Fluent的基本入门操作实例。1、打开workbench 2、将Fluid Flow（Fluent）拖入工作区 3、打开DesignModeler进行建模 4、点击Sketching选项卡，选择Polyline绘制二维多边形模型 5、由草图构建表面模型 6、更新Geometry 7、打开mesh，划分格
2.6 FLUENT的一个简单实例FLUENT 14.0超级学习手册1．网格导入与处理（1）在开始程序菜单中运行FLUENT主程序，出现FLUENT Launcher对话框，保持默认设置，单击OK按钮进入FLUENT界面，如图2-33所示。 （2）检查网格文件。单击General面板中的Check按钮，如图2-34所示，对网格进行检查。需保证网格最小单元体积minimum volume
最近从学校图书馆借了一本书叫《流畅的Python》，非常喜欢它，但是不能在书上做笔记，就写到博客了。希望自己能用这两个月坚持看完它。 ——5月4日1.1 一摞Python风格的纸牌 Page 3import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
# 我：真的是第一个案例就来个骚操作collection
本章主要围绕Python的特殊方法进行介绍，通过实现特殊方法利用Python数据模型。首先看两个例子：一个表示一副扑克牌的类。import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)
本文学习内容是ANSYS fluent tutorial guide 19.2中chapter19，金属受热熔化1.Mushy Zone Constant糊状区常数：一般保持默认 100000，适用于大多数案例。2.Include Pull Velocity：选中后将显示计算牵引速度的选项，会耗费计算资源，但如果牵引速度极度依赖于液-固界面位置就建议选中。3.启用solidification后fl
1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据
# 了解Python的流畅性
## 简介
Python是一种简单而强大的编程语言，具有丰富的库和框架，适用于各种应用场景。《Fluent Python》一书由Luciano Ramalho撰写，深入探讨了Python语言的一些高级特性和使用技巧。本文将介绍《Fluent Python》中的一些重要概念，并通过代码示例来说明其流畅性。
## Python之美
Python以其简洁、优雅的语法
Insoftware engineering, afluent interface(as first coined byEric EvansandMartin Fowler) is an implementation of anobject orientedAPI that aims to provide for more readable code.A fluent interface is normally implemented by usingmethod cascading(concretelymethod chaining) to relay the instruction con
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2014-04-09 23:39:00
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# Python中的迭代器与生成器
## 引言
在Python中，迭代是一种重要的编程概念。迭代允许我们按照特定的方式遍历数据集合，而无需关心底层实现细节。在本文中，我们将探讨Python中迭代器和生成器的概念，并展示如何使用它们来提高代码的可读性和性能。
## 迭代器
迭代器是一种特殊的对象，它在内部维护一个状态，用于记录当前的位置。迭代器提供了两个重要的方法：`__iter__`和`_
符合Python风格的对象。 9.1对象表达形式repr() 对应__repr__str() 对应__str__bytes() 对应__bytes__format()或 str.format() 对应__format__ 前面三种返回的都是Unicode字符串,只有最后的方法返回的是字节序列。 9.2 再谈向量类from array import array
impo
从硕士的计算数学到现在的流体的应用数学，算来也有五年的时间了．一直希望能寻找一个半专业的软件可以做计算流体的学习和研究．所谓半专业，是说一方面我们可以很傻瓜的如ansys,fluent那样，使用他们的模型直接进行数值模拟，另一方面我们又可以很轻易的修改模型．构建自己的模型．编写自己的算法．所以第一次接触ＯｐｅｎＦｏａｍ时，就被她完全的吸引了．如此的贴和我的要求．更有魅力的是，她是一个开源软件，展现
前言一、亮点及感受二、总结前言：《Fluent Python》从语言设计实现层面给你一些解释，这本书会对这些细节剖析的很到位，还会告诉你一些不踩不能理解的坑儿的成因和解决办法。其他大部分书都是在告诉你「应该这么写，这样用就对了，这样代码性能更高…」，但是没人告诉你为什么？ 作者 Luciano Ramalho 是个巴西人、资深的 Python 程序员/演讲者、PSF(Python软件基金会)成员。
UDF宏有两种方式可以被Fluent所接受:编译和解释。其中有一些宏既可以被解释也可以被编译，而一些宏则只能被解释。有一些场合只接受编译后的UDF(如动网格中的一些宏)，而有些场合既可以接受编译的UDF，还能接受解释后的UDF。那么解释型的UDF与编译型的UDF到底存在何种差异？本文主要描述解释型UDF，而编译型UDF涉及到的问题更多，我们留到下次再说。解释型UDF解释型UDF不需要额外的编译器，
Boundary conditions in Fluent Table of Contents 1. Boundary Conditions (BC) 1.1. Turbulence Parameters 1.1.1. Checklist 1.1.2. Reference 1.2. inlet 1.
原创
2021-07-29 14:12:37
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Fluent 操作流程1， 读网格模型2， Scale修改单位3， Check检查网格是否符合要求，最小体积不能出现负数4， Time 选择瞬态，重力设置5， Models-Multiphase-VOF-implicit-body force选中6， Viscous选择 k-epsilon RNG7， 添加液体材料8， 设置phases,有两相9， phase-Intera
future 指一种对象，表示异步执行的操作。这个概念的作用很大，是 concurrent.futures 模块和 asyncio 包(第 18 章讨论)的基础。17.1 示例:网络下载的三种风格17.1.1 依序下载的脚本17.1.2 使用 concurrent.futures 模块下载from concurrent import futures
workers = min(MAX_WORKE
