实际上并非必须遵守PEP 8，但是它已经成为一个默认的、约定俗成的规则，可以使代码风格更统一，提高可读性。由于最近一直在学习Ubuntu，因此此处仍然以Ubuntu为例，介绍一下规则检查工具，它能帮助开发者检查代码是否符合PEP 8标准。1.首先执行 pip3 install pycodestyle,它会下载一套检查插件。如果你使用的使二代python,把pip3改为pip.2.开始检查目标代码：
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2023-05-26 18:43:53
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1、pylint是什么？Pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信息，请参阅参考资料）和有潜在问题的代码。目前 Pylint 的最新版本是 pylint-0.18.1。Pylint 是一个 Python 工具，除了平常代码分析工具的作用之外，它提供了更多的功能：如检查一行代码的
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2024-01-25 21:26:28
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编程环境中的对象很象现实世界中的对象。实际的对象有一定的形状、大小、重量和其它特征。实际的对象还能够对其环境进行响应、与其它对象交互或执行任务。计算机中的对象试图模拟我们身边现实世界中的对象，包括象文档、日程表和业务过程这样的抽象对象。 类似于实际的对象，几个计算机对象可能共享共同的特征，同时保持它们自己相对较小的变异特征。想一想您在书店中看到的书籍。书籍的每个物理副本都可能有污迹、几张破损的书页
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2024-08-20 11:41:52
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写代码，出错在所难免，关键是如何快速定位错误，解决bug。错误提示，有时候并不能提供有效信息，尤其是编程新手，常常会犯一些低级错误，比如缩进不对，引号缺失，括号不全等，下面是新手常犯的一些代码错误，希望对刚入门的同学有一点帮助。新手常犯的基础错误1.缺少冒号：错误提示： SyntaxError: invalid syntax #语法错误：无效语法2.缩进不正确对于类定义、函数定义、流程控制语句、异
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2024-06-18 16:01:55
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pep81.PEP8一开始是一篇关于Python编码风格的规范，它提出了保持代码一致性的细节要求
2. Johann C.Rocholl开发了一个PEP8应用程序来自动检测代码是否符合PEP8规范
3. 现在，pep8 has been renamed to pycodestyle (GitHub issue #466)
# 安装pycodestyle
pip install -U py
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2024-07-01 21:36:05
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一定要注重代码规范，按照平时的代码管理，可以将Python代码规范检测分为两种：静态本地检测：可以借助静态检查工具，比如：Flake8，Pylint等，调研了一下，用Flake8的相对较多，功能满足，本文将使用Flake8git：可借助git hooks，本文推荐使用pre-commit。静态本地检测Flake8包装了Pyflakes、Pycodestyle和McCabe，也可以自定义插件。功能包
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2023-07-01 17:07:35
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在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一方面优化代码。因此，在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具，来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。1. 使用装饰器来衡量函数执行时间有一
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2024-01-18 20:29:53
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cmd下查看python安装路径：where python安装的库：pip list 或者 pip freeze pip list --outlated查看过时的库(pip list -h) python查看： >>> import sys
>>> sys.path
['', 'D:\\python\\django\\m
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2023-06-26 14:20:08
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Python函数式编程是一种编程范式，它强调使用纯函数来处理数据。函数是程序的基本构建块，并且尽可能避免或最小化可变状态和副作用。在函数式编程中，函数被视为一等公民，可以像值一样传递和存储。函数式编程概念编程语言支持通过以下几种方式来解构具体问题：大多数的编程语言都是 过程式 的，所谓程序就是一连串告诉计算机怎样处理程序输入的指令。C、Pascal 甚至 Unix
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2024-06-24 17:07:58
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一定要注重代码规范，按照平时的代码管理，可以将Python代码规范检测分为两种：静态本地检测：可以借助静态检查工具，比如：Flake8，Pylint等，调研了一下，用Flake8的相对较多，功能满足，本文将使用Flake8git：可借助git hooks，本文推荐使用pre-commit。静态本地检测Flake8包装了Pyflakes、Pycodestyle和McCabe，也可以自定义插件。功能包
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2023-07-30 21:45:32
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在Python程序执行过程中发生的异常可以通过try语句来检测，可以把需要检测的语句放置在try块里面，try块里面的语句发生的异常都会被try语句检测到，并抛出异常给Python解释器，Python解释器会寻找能处理这一异常的代码，并把当前异常交给其处理。这一过程称为捕获异常。如果Python解释器找不到处理该异常的代码，Python解释器会终止该程序的执行。try语句有两种形式：一种是try—
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2023-09-04 21:42:14
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查询DNS服务器工作是否正常： 我们就要看看自己计算机使用的DNS地址是多少，运行情况。 第一步：“开始->运行->输入CMD”回车进入命令行模式。 第二步：输入ipconfig /all命令来查询网络参数。 第三步：在ipconfig /all显示信息中我们能够看到一个地方写着DNS SERVERS，这个就是我们的DNS服务器地址。用nslookup来判断是否真的是DNS解析错误：
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2023-08-31 22:29:31
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经常写shell脚本的工程师，写完shell脚本之后一定会检查shell脚本的语法是否有问题，可以使用：bash -x scripts.sh
//如果有语法错误则会直接提示错误的地方，如果没有错误则没有任何输出，代码示例如下：
#!/bin/bash
for i in $(seq 10); do
echo $i
done
[root@master 8]# bash -n test.sh
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2023-06-07 21:23:46
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Python 是一门动态语言， 在编写程序时，往往只有在执行的时候才能发现隐藏的错误， 所以需要一套静态检查工具。Pyflakes -- 错误检查一个用于检查Python源文件错误的简单程序。Pyflakes 可以分析程序并且检查各种错误。它是通过解析源文件实现，运行相当快，但是它不会检查文件的代码风格。安装命令：pip install --upgrade pyflakes使用方法：命令行 pyf
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2023-08-09 20:42:25
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python的语法相对于一般语言的语法比较严格。对于刚刚从前端入门python的我来说，有时候代码写完了，然后报错，好多语法错误。所以这个时候一个好的语法验证插件是很好的。linter-flake8这个插件刚开始安装的时候，是每打一个字符，每保存一次都会验证，很恶心。后来才知道他是和python中的flake8插件一起使用的。
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2023-05-28 14:40:52
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仅个人目前遇见的内存问题, 可能不适用所有问题一下只是简单的实例代码, 可能跑不起来, 只是看看可变变量参数小例子:def foo(a, b=[]):
b.append(a)
print b
#
input: foo(1)
output: [1]
#
input: foo(2)
output: [1,2]解释说明:参考: http://tianshu.xyz/blo
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2024-06-07 13:00:42
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写代码，出错在所难免，关键是如何快速定位错误，解决bug。错误提示，有时候并不能提供有效信息，尤其是编程新手，常常会犯一些低级错误，比如缩进不对，引号缺失，括号不全等，下面是新手常犯的一些代码错误，希望对刚入门的同学有一点帮助。新手常犯的基础错误1.缺少分号： 错误提示：SyntaxError: invalid syntax #语法错误：无效语法2.缩进不正确对于类定义、函数定义、流程控制语句
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2024-06-07 11:25:07
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Python 作为一门动态类型语言，代码灵活度和开发效率都是非常高的。但随着项目代码逐渐变多，函数之间的调用变得更复杂，经常会出现参数或返回值类型不正确等问题。并且这些问题只能在运行时被发现，甚至会产生线上 Bug。那么如何能让 Python 像 Java 或 Go 这样的语言一样，在编译期就进行类型检查呢？从 3.5 版本开始，Python 就能支持静态类型检查了。本文整理自团队的一次内部分享，
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2023-09-04 10:20:27
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说说在 Python 中如何测试函数Python 标准库中的 unittest 模块，提供了代码测试功能 。我们可以通过单元测试来验证所定义的函数是否符合预期。 一个函数一般会定义一组的单元测试（也叫做测试用例）， 通过这些测试用例来判断该函数在各种边界条件下，函数的行为是否符合预期 。大型项目中要做到全覆盖测试比较困难，所以在最初阶段，只会针对代码的重要行为来编写测试用例。 而后，在项目的发展过
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2023-09-14 23:46:54
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介绍Python 是一种动态类型语言。它在运行时而不是编译时确定数据类型。Python 类型的一些示例包括整数、浮点数、字符串和布尔值。动态类型语言与静态类型语言（如 C++、Java 和 Fortran）形成对比，后者在编译时执行类型检查。动态类型语言（如 Python）的一个优点是程序员不需要为每个声明的变量指定类型。相反，Python 解释器在运行时推断并分配一个类型。与使用静态类型语言（如
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2023-08-21 10:01:43
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