Python是什么呢？它是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(whitespace)作为语句缩进。Python干净利索，简单直接。非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。零基础学习Python编程，我们会接触到封装这个概念，那么它究竟是什么呢？来简单分享一下。在Python编程
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2023-06-16 13:44:38
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一、封装：补充封装：封装：
体现在两点：
1、数据的封装(将数据封装到对象中)
obj = Foo('宝宝',22)
2、封装方法和属性，将一类操作封装到一个类中
class Foo:
def __init__(self,name,age):
se
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2023-06-14 23:25:00
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前言最近在做一些综合点的项目，涉及到的重复调用的模块有点多，放在一个项目里通过函数调用的话，附属的文件有点太多了，看着不舒服。而且有些其他项目也会用到的这些模块，个人将其称为通用模块，对于这种模块每次新建项目的时候都要复制过来有点麻烦，要是碰到后期维护的不小心把函数名改了，后期维护就会比较麻烦了，所以就想着有没有办法可以整理成库，每次只要import一下就好了。百度了一下，发现在Linux上的比较
【封装】隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。【好处】1. 将变化隔离；2. 便于使用；3. 提高复用性；4. 提高安全性；【封装原则】1. 将不需要对外提供的内容都隐藏起来；2. 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问。私有变量和私有方法在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）一、私有变量#其实这仅仅这是一种变形操作#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变
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2023-08-23 18:17:07
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八、模板方法模式－封装算法这章讨论行为型设计模式：模板方法模式本章主题模板方法设计模式简介UML类图剖析模板设计模式Python3.6 代码实现真实用例模板方法模式的优缺点好莱坞原则、模板方法和模板钩子常见问答1. 定义模板方法模式模板方法模式是一种行为型设计模式，它通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法 在讨论模板方法模式时，可以使用抽象类来定义算法的步骤模板方法模式应用场景：当多个算法
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2024-01-02 13:20:58
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类与封装 类类的简介对象初始化构造器方法封装__(双下划线)与 _ (单下划线)property装饰器总结实战 类类的简介类也是一个对象！类就是一个用来创建对象的对象！类是type类型的对象，定义类实际上就是定义了一个type类型的对象举例a = int(10) # 创建一个int类的实例
b = str('hello') # 创建一个str类的实例
print(a, type(a)) #
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2023-08-21 13:32:35
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class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
li = Student('libai','99')
print(li.name)
print(li.score)面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中
# 如何实现python封装ai算法接口
## 一、整体流程
下面是实现Python封装AI算法接口的整体流程：
```mermaid
pie
title 实现Python封装AI算法接口流程
"了解需求" : 20
"选择合适的AI算法" : 30
"封装算法接口" : 40
"测试接口" : 10
```
## 二、具体步骤及代码
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原创
2024-04-28 06:34:32
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问题你需要将一个Python对象序列化为一个字节流，以便将它保存到一个文件、存储到数据库或者通过网络传输它。解决方案对于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模块。为了将一个对象保存到一个文件中，可以这样做：import pickledata = ... # Some Python objectf = open('somefile', 'wb')pickle.dump(data, f)为了将一
# Python算法封装成接口
在软件开发中，算法是非常重要的一部分，它可以解决各种问题并提供有效的解决方案。而将算法封装成接口，可以让其他程序更方便地调用和使用这些算法，提高代码的复用性和可维护性。本文将介绍如何使用Python将算法封装成接口，并给出代码示例。
## 算法封装
算法封装是将算法实现包装在一个接口中，其他程序可以通过该接口调用算法并获取结果。这样做的好处是，可以隐藏算法的具
原创
2024-05-24 05:44:56
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## Python算法封装可调用库的实现流程
首先，让我们来了解一下如何实现Python算法封装可调用库。以下是整个流程的步骤概述：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[确定算法功能]
B --> C[编写算法代码]
C --> D[测试算法代码]
D --> E[封装算法为可调用库]
E --> F[发布库]
原创
2023-12-08 06:19:26
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1、数据结构的存储方式底层只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储）二者区别：数组：连续存储，可以随机访问，通过索引可以快速找到对应元素，而且相对节约存储时间。正因为连续存储，必须一次性分配内存空间，扩容需要重新分配更大空间，把数据复制过去，从中间插入和删除必须移动后面的数据链表：元素不连续，靠指针指向下一个元素位置。知道某一个节点的前驱和后驱就可以对该指针删除或者插入新元素。由于不连续，无法通
什么是DockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。简单的理解，Docker类似于集装箱，各式各样的货物，经过集装箱的标准化进行托管，而集装箱和集装箱之间没有影响。也就是说，Docker平台就是一个软件集装箱化平
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2023-07-18 13:47:58
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需求我们以 封装Centos7.5为例，安装必要的包然后封装成镜像安装Docker官网： Install Docker Engine on CentOS | Docker Documentation镜像封装的两种方式使用dockerfile 镜像镜像封装 ： 优点体积小，但是要编写dockerfile文件直接在docker服务器启动容器再封装： 优点是操作简单，缺点是体积大使用docke
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2023-07-14 13:43:37
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很多人对于封装app和原生app概念区分比较迷茫，为什么原生开发的要十几二十万封装的只要几千到上万就可搞定呢？客户在没有深入了解行业的情况下往往觉得app只是个安装包，能安装就是app，这样说其也没有对错只能是比较表面化而已。这里给大家做一个全面的解读，以免大家上当受骗了！首先我们来看下定义！！封装App又称webappWeb App即是一种框架型APP开发模式（HTML5 APP 框架开发模式）
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2023-09-26 16:34:48
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文章目录0 痛点分析1 Docker简介1.1 了解概念1.2 Docker的定义2 Docker安装方法3 Docker基本命令4 Docker封装Python程序 写在前面：使用Docker封装Java应用还是很简单的，但是现在是一个神经网络项目使用Pyhon编写的，所以部署项目还是遇到了一点问题~！ 0 痛点分析当我们的代码拿到别人的电脑运行时，总会报错。为什么? 因为所安装的依赖环境不一
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2023-06-14 19:40:33
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目录1 模板方法模式2 模板方法()模式的UML类图3 模板方法模式的一个例子：要caffe还是tea4 好莱坞准则和模板方法模式4.1 好莱坞准则4.2 好莱坞准则与模板方法5 模板方法模式的一个Python实现例子5.1 例子解释5.2 UML类图5.3 代码实现5.4 输出结果在面向对象里面的封装特性中，我们可以利用工厂模式封装对象创建，利用命令模式封装方法调用（命令请求），用适配器模式和外
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2024-02-27 10:50:05
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## 如何将 Python 算法封装为 Android 可调用的库
在手机应用开发中，Python 和 Android 的结合可以改善开发效率，尤其是当你已经有成熟的 Python 算法时。本文将指导你如何将一个 Python 算法封装为 Android 可调用的方式。整个流程如下：
| 步骤 | 描述 | 代码或工具
原创
2024-08-09 11:58:06
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# Unity中使用Python封装算法模型
在Unity中使用Python封装算法模型可以极大地提高开发效率和灵活性。Python作为一门功能强大且易于使用的脚本语言，可以用于各种机器学习和深度学习任务。本文将介绍如何在Unity中使用Python封装算法模型，并提供一些代码示例。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下几个工具和库：
- Unity：使用Unity来创建游戏
原创
2023-11-01 10:07:49
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麻雀搜索算法 Python 封装包的描述：
麻雀搜索算法是一种新近提出的群体智能优化算法，其灵感来源于麻雀觅食行为，具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，已被广泛应用于函数优化、特征选择等问题。本文将详细介绍麻雀搜索算法及其 Python 封装包的实现过程。
### 背景描述
随着机器学习和数据智能技术的发展，优化算法被广泛应用于解决复杂问题，特别是在机器学习模型训练和超参数优化上。在众多
