5 个你不知道的关于 Python 类的技巧1. 创建 **一个** 常量值2. 多个类构造函数3. 创建枚举4. 迭代器5. 以列表的形式访问一个类 Python 有许多强大的特性，在处理类时提供了极大的灵活性。 在这里，我将向您展示可以帮助您编写更好代码的五个高级技巧。1. 创建 一个 常量值假设我们正在创建一个类 Circle。 我们可能需要一种计算面积的方法和一种计算周长的方法：clas
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2024-07-04 12:36:04
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# Fluent调用Python指南
在现代软件开发中，Fluent API 的运用日益广泛。它通过链式调用使代码更加简洁易懂。本篇文章将详细介绍如何在 Python 中实现 Fluent 调用，面向刚入行的小白，循序渐进。
## 流程概述
为了简单明了地展示实现 Fluent 调用的步骤，下面是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 04:12:15
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Fluent Python阅读笔记Chap 5 一等函数Part 1 入参*和**Part 2 函数注解Chap6 设计模式1. 策略模式 Chap 5 一等函数Part 1 入参*和**def tag(name, *content, cls=None, **attrs):
"""生成一个或者多个HTML标签"""
if cls is not None:
attr
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2024-07-31 15:06:33
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在 Python 中，函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程 序实体:在运行时创建能赋值给变量或数据结构中的元素 • 能作为参数传给函数能作为函数的返回结果5.1 把函数视作对象会用 map。5.2 高阶函数接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数(higher-order function)。map、filter 和 reduce 的现代替代品>&
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2024-04-14 12:07:26
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对 Python 中的序列类型进行操作是我们的必要需求。尤其是切片，以及从列表中建立一个新的列表等操作尤其需求的多。阅读这一部分，我收获很多。PS: 这篇博客有点长，一下看不完就请收藏吧。。。切片list, tuple, str 以及 Python 中的所有序列类型都支持切片操作，但是他们实际能做的事情比我们想象的多很多为什么切片和 range 函数都不包括最后一个元素Pythonic 的惯例是不
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2024-07-02 20:26:45
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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，
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2023-10-16 16:34:55
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序列的修改、散列和切片。书中讲了一些__getitem__还有__getattr__的一些使用等，前期我已经下了一些笔记，再次加强学习吧。 from array import array
import math
import reprlib
class Vector:
typecode = 'd'
def __init__(self, components):
目录：本篇主要讲序列的通用操作，如切片，运算符。以及序列的排序，搜索。还有一些遇到性能瓶颈时，用于取代 list 的数据结构。切片(Slice)切片是序列中非常常用的操作，基本格式是 seq[start:stop:step]，其中step及之前的冒号均可以省略，表示 step 为1。start和stop也都可以省略，但是第一个冒号不能省略。start省略表示从头开始，stop省略表示切到尾部。切片
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2023-12-31 19:16:09
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首先上一个类工厂函数：def record_factory(cls_name, field_names):
try:
field_names = field_names.replace(',', ' ').split()
except AttributeError:
...
field_names = tuple(field_names)
第十五章 上下文管理器和else块这是补的一块，前面看的时候，觉的用到的机会可能不多，就没写。15.1讲了for，while，try结合else 的用法，这一块我已经掌握了，就不重复了。书中的原句，在所有的情况下，如果异常或者return、break、或contiune语句导致控制权跳到了复合语句的主板之外，else字句也会被跳过。 书中最后介绍了一个有意思的玩意。在Python中，tr
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2024-01-03 16:45:57
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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
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2023-11-10 21:49:11
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按黄师姐的推荐，小白回头查找起 FLUENT的资料来。通过网络及图书馆查找相关资料，小白对于FLUENT有了基本的认识。FLUENT是一个CFD软件包，目前隶属于ANSYS公司目前FLUENT的最新版本为Fluent17.0，包括在ANSYS安装包内FLUENT软件是ANSYS公司2005年收购于FLUENT公司，FLUENT公司开发的的最终版本为6.3，ANSYS收购后的第一个FLUENT版本为
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2023-07-10 17:36:17
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# 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
原创
2023-07-22 13:42:00
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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)
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2023-07-25 14:10:48
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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
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2023-11-11 19:27:36
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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。
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2023-09-11 10:46:26
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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
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2023-08-09 15:21:00
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本文主要是 Fluent Python 第 5 章的学习笔记。这部分主要是介绍了一等对象的条件、一等函数的表现、高阶函数、函数式编程、函数注解等。 《Fluent Python》学习笔记：第 5 章 一等函数5.1 把函数视为对象5.2 高阶函数5.3 匿名函数5.4 七大可调用对象5.5 用户定义的可调用类型5.6 函数内省5.7 从位置参数到仅限关键字参数5.8 获取关于参数的信息5.9 函数
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2024-08-15 13:58:57
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FLUENT18.01、网格导入与处理FLUENT读入网格通过执行File→Read→Case/Mesh命令，读入已经建好的网格文件。 一般来说，case文件包括网格、边界条件和解得控制参数 如果网格文件是其他格式，相应地执行File→Import命令。关于单精度和双精度（Double Precision）求解器的选择对于大多数情况来说，单精度计算已经足够了，但在下面这些情况下需要使用双精度计算：
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2024-03-05 23:55:21
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列表推导是构建列表(list)的快捷方式，而生成器表达式则可以用来创建其他任何类型的序列。可以写出可读性更好更高效的代码2.2.1 列表推导和可读性可读性对比例1：>>> symbols = '$¢£¥€¤'
>>> codes = []
>>> for symbol in symbols:
... codes.append(ord(symbo
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2023-06-06 13:58:38
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