def add_friend(self, friend): if isinstance(friend,Friend): self.friend_ls.append(friend)

时间: 2024-03-01 13:56:09 浏览: 80
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这是一个 Python 类 FriendSystem 的方法 add_friend，它接收一个参数 friend，并将其添加到 friend_ls 列表中。 以下是示例代码： ```python class FriendSystem(object): friend_ls = [] def add_friend(self, friend): if isinstance(friend, Friend): self.friend_ls.append(friend) ``` 在这个示例中，add_friend 方法首先判断参数 friend 是否是 Friend 类的实例，如果是，则将其添加到 friend_ls 列表中。如果不是，则不做任何处理。这样可以保证 friend_ls 列表中只存储 Friend 类的实例。 在实际应用中，可以在 Friend 类中定义一些属性和方法，来表示好友的信息和行为。例如，可以定义一个 name 属性来表示好友的姓名，定义一个 send_message 方法来表示给好友发送消息的行为。在 add_friend 方法中，可以通过判断参数 friend 是否具有这些属性和方法，来进一步确保 friend 是一个合法的 Friend 对象。
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if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self, V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("Vectors must have the same length") result = ...

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class Vec: def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self,V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in range(len(self.lst)): result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)): for i in range(len(self.lst)): self.lst[i] *= val return self else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __repr__(self): return "Vec:"+str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst) 在不改变def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] 的条件下修改result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]的错误

如果你不想改变 __init__ 方法的条件，但仍然想修复 result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] 的错误，你可以使用 append 方法向 result.lst 中添加元素。以下是修改后的代码： python class Vec: def...

class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数，即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__gener给该代码加一个可以保存输入记录并且能够查询显示的功能

def showInputRecords(self): print("Input Records:") for key, value in self.__input_records.items(): print("{}: {}".format(key, value)) 这样就可以在需要时调用 showInputRecords() 方法来显示输入...

import pytest import pymysql from utils.mysql_database_connection_utils import MysqlDBUtil class TestChaxun: data = [] def setup_method(self): self.mysql_connect() def teardown_method(self): if hasattr(self, "db") and self.db is not None: self.db.sql_close() def mysql_connect(self): self.db = MysqlDBUtil("localhost", "root", "123456", "sys", "utf8") def chaxun_data(self): assert self.db is not None data1 = self.db.query("SELECT zjhm from user") for i in range(0,1): sql = f"SELECT xingming FROM user where zjhm = '{data1[i][0]}'" TestChaxun.data = self.db.query(sql) from testcases.test_mysql_chaxun import TestChaxun class CS: data1 = TestChaxun.data print(type(data1))优化一下这段代码 并且给出优化代码

if hasattr(self, "db") and self.db is not None: self.db.sql_close() def chaxun_data(self): assert self.db is not None data1 = self.db.query("SELECT zjhm from user") self.data = [] for i in ...

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数（self.__timecost:.0f）个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径，并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径，并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

def add_node(self, node, d_price, t_price): return Path(self._path + [node], self._distance_cost + d_price, self._time_cost + t_price) def print_path(self): for n in self._path: print(n, end="-...

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if isinstance(all_scores, str): return all_scores.split('\n') else: with open(all_scores, 'r') as f: return f.readlines() def parse_scores(self): self.scores_dict = {} for s in self.all_...

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资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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![网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧](https://docs.itrsgroup.com/docs/geneos/5.8.0/Resources/Images/netprobe/netprobe-api-images/image2_xml-rpc_api_-_user_guide_and_technical_reference.png) # 1. 网络监控工具概述 网络监控工具是确保网络稳定性和安全性不可或缺的组成部分。在这一章节中，我们将概述这些工具的重要性、工作原理以及它们如何帮助IT专业人员提高网络性能和安全性。 ## 1.1 网络监控工具的定义 网络监控工具
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在Unity中，如果你希望子物体独立于其父物体的位置和旋转，你可以通过设置子物体的`Transform.parent`属性或者使用`Transform.localPosition`、`localRotation`等属性来实现。 1. **直接设置位置和旋转**： - 如果你在脚本中控制子物体，可以编写如下的代码片段来让子物体保持其相对于父物体的局部位置和旋转： ```csharp childObject.transform.localPosition = Vector3.zero; // 设置为相对于父物体的原点 childObject.transform
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Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理

资源摘要信息:"wfdb:用于node.js的wfdb文件解码" 知识点: 1. WFDB简介：WFDB是PhysioNet的WaveForm Database的缩写，是一个广泛用于存储和处理各种生物医学信号的开源格式。WFDB库用于处理这些格式的数据文件，尤其是在Web应用中。 2. Node.js与wfdb的结合：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够让JavaScript代码运行在服务器端。Node.js在处理实时数据和流媒体方面表现出色，因此它非常适合用于处理和分析生物医学信号数据。 3. 安装wfdb库：为了在node.js中使用wfdb库，用户首先需要确保已经安装了node.js环境，然后通过Git克隆wfdb库的仓库，进入项目目录，并使用npm安装所有必要的依赖项。 4. 运行单元测试：单元测试是在开发过程中对代码中最小的可测试部分进行检查和验证的过程。在本例中，开发者提供了用于验证wfdb库功能的单元测试。用户可以通过执行npm test命令来运行这些测试。 5. 使用wfdb库解码Physiobank记录：Physiobank是一个免费的生物医学信号库，用户可以通过wfdb库提供的示例代码来检索和解码其中的数据记录。在示例代码中，node examples/main.js mghdb/mgh001命令用于演示如何解码特定的Physiobank记录。 6. HTML5与实时生理数据可视化：随着HTML5的出现，浏览器能够更好地支持音频和视频播放、图形绘制等功能。这为实时生理数据的可视化和分析提供了新的平台。开发者希望利用node.js和HTML5来推动医学数据可视化和分析的实验和应用。 7. 大数据与物联网时代：物联网（IoT）的发展带来了大量实时数据（所谓的“快速数据”）和大规模数据集（所谓的“大数据”）。这些数据对于医疗保健和公共卫生系统至关重要，wfdb库的使用和node.js的结合有助于处理这类数据。 8. 特定应用注意事项：虽然wfdb库在处理WFDB格式数据方面非常有用，但文档明确指出，目前这个库主要是为了实验用途，而不推荐在生产环境中使用。 9. JavaScript在服务器端的应用：通过Node.js，JavaScript的应用范围不再局限于浏览器端。它现在可以在服务器端运行，处理数据，与数据库交互，以及其他后端任务。 10. 版本控制与协作：使用Git进行版本控制是现代软件开发的常见实践，它允许开发者管理代码的不同版本，更好地进行团队协作，以及更容易地跟踪和合并代码变更。 11. 源代码组织：项目文件夹的命名（如wfdb-master）通常反映了该项目的当前稳定版本或分支，帮助开发者和其他协作者快速识别项目状态。 通过上述知识点，可以理解如何在node.js环境中使用wfdb库来处理和分析生物医学信号数据，并且可以了解到这一过程对于未来医疗保健数据分析的重要性，同时也意识到目前这些工具尚处于实验阶段，尚未完全准备好用于生产环境。