def comHandle(ref, rw, note): li = [] if isinstance(rw, list): li = rw rw = li[1] file.write('\tref={}\n'.format(ref)) if rw == 'r': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') elif rw == '&': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write('\tres=res & (1<<{})\n'.format(li[0])) file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n') if rw == '&': file.write('\tif res == ref:\n') file.write( '\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}失败!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n'.format( note, note)) else: file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n')

时间: 2023-08-05 08:08:05 浏览: 122
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Python-嵌套列表list的全面解析

这段代码是一个函数`comHandle`，它接收三个参数`ref`、`rw`和`note`。首先，它定义了一个空列表`li`。然后，它检查`rw`是否是一个列表，如果是，则将其赋值给`li`，并将`rw`重新赋值为列表中的第二个元素。 接下来，代码向文件中写入一些字符串。根据`rw`的值，它会写入不同的内容。如果`rw`等于'r'或'&'，则会写入特定的字符串。然后，代码打印一些信息，并将标准输出重定向到文件中。 如果`rw`等于'&'，代码会写入一些条件判断语句。如果满足条件，说明结果与参考值相等，代码会打印一条失败信息，并关闭文件。否则，如果`rw`不等于'&'且结果与参考值不相等，代码也会打印一条失败信息，并关闭文件。
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《python核心编程》第十章：错误和异常1

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def comHandle(ref, rw, note): # li = [] if isinstance(rw, list): li = rw rw = li[1] file.write('\tref={}\n'.format(ref)) if rw == 'r': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') elif rw == '&': file.write('\tres=Common.handle(rev_data,reg_num)\n') file.write('\tres=res & (1<<{})\n'.format(li[0])) file.write( '\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = stdout_backup\n\tprint("对比{},{}".format(res,ref))\n\tsys.stdout = log_file\n')#如果等于r或&，则会写入特定的字符串。然后代码打印一些信息，并将标准输出重定向到文件中 if rw == '&': if li[2] == 'Y': file.write('\tif res == ref:\n') file.write( '\t\tprint("{}")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("{}")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t'.format( note, note)) if li[2] == 'N': file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n') else: file.write('\tif res != ref:\n') file.write( '\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = stdout_backup\n\t\tprint("compare false!")\n\t\tsys.stdout = log_file\n\t\tlog_file.close()\n\t\texit(1)\n')

函数接收三个参数ref、rw和note。 具体的代码逻辑如下： 1. 首先，创建一个空列表li。 2. 接着，使用isinstance函数判断rw是否为列表类型。如果rw是列表类型，则将rw赋值给li，并将li的第一个元素赋值给rw。 3. ...

def numpy_num_to_python_num(p1): if isinstance(p1, np.int32): p1 = int(p1) elif isinstance(p1, np.float64): p1 = float(p1) return p1解释一下

这是一个 Python 函数，它将 NumPy 中的数值类型转换为 Python 中的数值类型。如果参数 p1 是 np.int32 类型，则将其转换为 int 类型；如果是 np.float64 类型，则将其转换为 float 类型。最后返回转换后的值。

详细解析这段代码：def flatten(lst): result = [] for item in lst: if isinstance(item, list): result.extend(flatten(item)) else: result.append(item) return result lst_1d = flatten(lst_3d) print(lst_1d)

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if not isinstance(n, list): raise TypeError("参数必须是列表") product = 1 for item in n: product *= item return product 这个函数会先检查参数是否为列表，如果不是则抛出类型错误。然后遍历列表...

解释一下这段代码 def forward(self, x, emb): for layer in self: if isinstance(layer, TimestepBlock): x = layer(x, emb) else: x = layer(x) return x

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数，其中 x 是输入的数据，emb 是输入的嵌入向量。该模型由多个层组成，其中有一些层是 TimestepBlock 类型的，它们会接收输入数据和嵌入向量，并对它们进行处理。...

class Stack: def __init__(self): self.__data = [] self.__top = -1 def push(self, item): self.__data.append(item) self.__top += 1 def pop(self): if self.isEmpty(): return None else: item = self.__data[self.__top] del self.__data[self.__top] self.__top -= 1 return item def isEmpty(self): return self.__top == -1 def getTop(self): if self.isEmpty(): return None else: return self.__data[self.__top] def getLen(self): return self.__top + 1def convert(num, base): if not isinstance(num, int) or not isinstance(base, int): return None digits = "0123456789ABCDEF" s = Stack() while num > 0: rem = num % base s.push(rem) num //= base res = "" while not s.isEmpty(): res += digits[s.pop()] return resdef test(): num = 123 base = 16 res = convert(num, base) print("The result of converting {} to base {} is: {}".format(num, base, res))test()

这段代码定义了一个栈（Stack）类，实现了栈的基本操作，包括 push、pop、isEmpty、getTop 和 getLen。同时还定义了一个 convert 函数，用于将一个十进制数转换为任意进制数。在 test 函数中调用了 convert 函数，并...

函数 【按题目要求进行】 建立程序文件d:\test01.py，包括以下内容: def getname(cs): name="Who?" if str(type(cs)).count('str')==0:return("hahaha") if cs=="1001": name="小明" elif cs=="1002": name="小霞" elif cs=="202202010210": name="Me" else: name='other one return name first=getname(202200123) secnd=getname(202200123') third=getname(202202010210') print('函数调用结果:First{}\nSecond{}'format(firstsecnd))[输出:]函数调用结果:Firsthahaha Secondother one [解释15:表达式str(type(cs)).count('str')含意][解释16:如何查看third值]

if not isinstance(cs, str): return "hahaha" if cs == "1001": name = "小明" elif cs == "1002": name = "小霞" elif cs == "202202010210": name = "Me" else: name = "other one" return name ...

if data and isinstance(data, dict): #data = json.loads(str_data) if len(key.strip())>0: data = str_data_dict else: data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else if data and isinstance(data, list): data = json.loads(str_data) self.handler_yaml_list(data) else: data = str_data return data 这段代码哪里有错误

1. 在第5行，str_data_dict应该改为json.loads(str_data)。 2. 在第7行，else if应该改为elif。完整代码应该是这样的： if data and isinstance(data, dict): if len(key.strip())>0: data = json....

def find_element(self, by=By.ID, value: Optional[str] = None) -> WebElement: """Find an element given a By strategy and locator. :Usage: :: element = driver.find_element(By.ID, 'foo') :rtype: WebElement """ if isinstance(by, RelativeBy): elements = self.find_elements(by=by, value=value) if not elements: raise NoSuchElementException(f"Cannot locate relative element with: {by.root}") return elements[0] if by == By.ID: by = By.CSS_SELECTOR value = f'[id="{value}"]' elif by == By.CLASS_NAME: by = By.CSS_SELECTOR value = f".{value}" elif by == By.NAME: by = By.CSS_SELECTOR value = f'[name="{value}"]' return self.execute(Command.FIND_ELEMENT, {"using": by, "value": value})["value"]

这是一个方法，用于在Web页面中查找一个元素。它使用 By 策略和定位器来查找元素。如果使用的 By 是 RelativeBy，则它会查找相对于指定元素的元素。如果找不到，则会引发 NoSuchElementException 异常。...

from proxypool.schemas import Proxy def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): ip = data.split(':')[0] port = data.split(':')[1] return is_ip_valid(ip) and is_port_valid(port) else: return is_ip_valid(data) def is_ip_valid(ip): a = ip.split('.') if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True def is_port_valid(port): return port.isdigit() def convert_proxy_or_proxies(data): if not data: return None if isinstance(data, list): result = [] for item in data: # skip invalid item item = item.strip() if not is_valid_proxy(item): continue host, port = item.split(':') result.append(Proxy(host=host, port=int(port))) return result if isinstance(data, str) and is_valid_proxy(data): host, port = data.split(':') return Proxy(host=host, port=int(port))给这段代码加注释

if isinstance(data, list): # 如果数据是列表类型，则遍历列表中的每个元素，将其转换为Proxy对象，并将转换结果添加到一个列表中 result = [] for item in data: # 跳过无效的代理数据 item = item.strip() ...

def get_coco_api_from_dataset(dataset): for _ in range(10): if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): break if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset): dataset = dataset.dataset if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): return dataset.coco return convert_to_coco_api(dataset)

if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): break if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset): dataset = dataset.dataset if isinstance(dataset, torchvision.datasets....

def sum_of_numbers(l): sum = 0 for item in l: if isinstance(item, list) or isinstance(item, tuple): sum += sum_of_numbers(item) elif isinstance(item, (int, float)): sum += item return sum

if isinstance(item, (list, tuple)): item_sum = sum_of_numbers(item) total_sum += item_sum elif isinstance(item, (int, float)): total_sum += item return total_sum 希望这个答案对您有帮助！如果您...

Write a function link_to_list that takes in a linked list and returns the sequence as a Python list. You may assume that the input list is shallow; none of the elements is another linked list. Try to find both an iterative and recursive solution for this problem!其中class Link: empty = () def init(self, first, rest=empty): assert rest is Link.empty or isinstance(rest, Link) self.first = first self.rest = rest def repr(self): if self.rest is not Link.empty: rest_repr = ', ' + repr(self.rest) else: rest_repr = '' return 'Link(' + repr(self.first) + rest_repr + ')' def str(self): string = '<' while self.rest is not Link.empty: string += str(self.first) + ' ' self = self.rest return string + str(self.first) + '>'

def link_to_list_iter(link): result = [] while link is not Link.empty: result.append(link.first) link = link.rest return result And here's a recursive solution: def link_to_list_rec...

请补充下面的程序使其自动生成 n 个互不相同的 100 以内的随机正整数。要求 n 是一个小 于等于 10 的正整数。 import random def generateList(n): if not (isinstance(n, int) and 0 < n and n <= 10): print('Parameter n is invalid.') return 1 while True: if len(lst) == n: 2 r = random.randint(1,100) if r not in lst: lst.append(r) return lst if __name__=='__main__': n = 5 lst = generateList(n) if lst: print('Generate:', lst) else: print('Generate: Nothing')

if not (isinstance(n, int) and 0 < n and n <= 10): print('Parameter n is invalid.') return [] lst = [] while True: if len(lst) == n: return lst r = random.randint(1,100) if r not in lst: ...

def autopad(k, p=None): if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] return p

这段代码是一个函数，名字叫做 autopad。这个函数有两个参数，k 和 p。其中，k 表示卷积核的大小，可以是一个整数或一个形如 [k_h, k_w] 的列表。p 表示填充的大小，也可以是一个整数或一个形如 [p_h, p_w] 的列表。...

class BufferedSequential(nn.Module): def __init__(self, layers, buffer_or_not): super(BufferedSequential, self).__init__() self.layers = layers self.buffer_or_not = buffer_or_not self.n_buffers = np.sum(buffer_or_not) def parameters(self): return [param for layer in self.layers for param in layer.parameters()] def forward(self, x): if not isinstance(x, Variable): if not isinstance(x, torch.Tensor): x = torch.Tensor(x) x = Variable(x) self.buffer = [] for layer, is_buffered in zip(self.layers, self.buffer_or_not): x = layer(x) if is_buffered: self.buffer.append(x) return x

这段代码定义了一个名为 BufferedSequential 的自定义神经网络模块。它接受两个参数：layers 和 buffer_or_not。layers 是一个包含多个层的列表，buffer_or_not 是一个布尔值的列表，用于指示每个层是否...

Implement deep_map, which takes a function f and a link. It returns a new linked list with the same structure as link, but with f applied to any element within link or any Link instance contained in link. The deep_map function should recursively apply fn to each of that Link's elements rather than to that Link itself.其中class Link: empty = () def init(self, first, rest=empty): assert rest is Link.empty or isinstance(rest, Link) self.first = first self.rest = rest def repr(self): if self.rest is not Link.empty: rest_repr = ', ' + repr(self.rest) else: rest_repr = '' return 'Link(' + repr(self.first) + rest_repr + ')' def str(self): string = '<' while self.rest is not Link.empty: string += str(self.first) + ' ' self = self.rest return string + str(self.first) + '>'

if isinstance(self.first, Link): new_first = self.first.deep_map(fn) if self.rest is Link.empty: return Link(new_first) else: return Link(new_first, self.rest.deep_map(fn)) 以上代码中，我们...

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