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python列表的基本操作中求长度 编程求一个正整数有几位,最快的方法是什么?

   2023-04-27 企业服务招财猫60
核心提示:编程求一个正整数有几位,最快的方法是什么?It很简单。It一句话就搞定了。首先把正整数转换成字符串,然后求字符串的长度。如下所示:l求tan怎么来?有很多方法可以找到谭。以下是寻找谭的一些常用方法:使

编程求一个正整数有几位,最快的方法是什么?

It很简单。It一句话就搞定了。首先把正整数转换成字符串,然后求字符串的长度。如下所示:

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求tan怎么来?

有很多方法可以找到谭。以下是寻找谭的一些常用方法:

使用三角函数表:可以使用三角函数表查询tan的值。

使用计算器:可以使用带三角函数的计算器,输入角度值,按tan键,求tan的值。

使用公式:tan的值等于对边的长度与斜边的长度之比。谭灿的价值是根据这个公式手工计算出来的。

使用编程语言:可以使用编程语言,比如Python,Java,调用内置的三角函数库来求tan的值。

如何编写Pythonic对象?

那就说清楚。

在我们开始探索如何编写pythonic对象之前,让让我们弄清楚这个术语的意思。It这不是关于PEP8和遵守它的规则来编写漂亮的Python代码。Its关于写对象,最大限度的使用Python数据模型的概念,所以可以像Python标准库对象一样自然的使用。

这个想法是将PythonADN注入到我们的用户定义对象中,并使它们变异,表现为本地Python对象。为此,我们将实现一个vector类来表示多维向量。

下面的代码用最小的实现表示Vector类。矢量由它的坐标来表示。

向量坐标存储在浮点数组中;注意,数组中的元素类型被强制设置为数组类型"d"浮点运算。我们可以将任何iterable传递给Vector的构造函数,因为array的构造函数是作为内部容器来接受任何iterable(tuple,list等。).

当我们打印一个vector对象本身时,注意我们得到的是它的引用(CPython的内存地址)而不是它的坐标。让s通过在类中实现_str_method来改变它,让它有更友好的输出,比如(x,y,z,…)。

当我们打印一个vector对象本身时,注意我们得到的是它的引用(CPython的内存地址)而不是它的坐标。让通过在类中实现_str_method来改变它,使它有一个更友好的输出,比如(x,y,z,…)注意,我们使用了从数组创建的元组的字符串表示。

__str_不是Python数据模型用来打印对象的唯一方法;_repr_还用于提供更加面向调试的对象表示形式,可以使用eval函数对其进行评估以创建相同的对象。

在前面的代码块中,请注意当与eval一起使用时,repr的返回值允许我们创建一个新的vector。reprlib的使用允许我们在数组中包含太多的元素。唐在的情况下,不要打印数组的所有元素,就像vectorv2一样使用它。

Python迭代为了确保我们能够循环遍历向量并对其进行解包,我们需要使它们迭代。为此,我们必须在我们的类中添加_iter_method。

Python长度计算为了通过将对象分配给len()函数来获得矢量中的坐标数,必须将_Len_method添加到该类中。

应用于两个矢量对象的Python比较运算符将比较它们的引用,而无需调整类来支持比较。要改变这种行为,您必须实现"情商与智商方法。在我们的例子中,两个向量相等当且仅当它们具有相同的坐标和相同的顺序。

让让我们花点时间来分析这个新方法:通过调用len()函数来使用len方法。

通过将self和其他参数传递给zip函数来使用iter方法,该函数接受iterable作为参数。

Pythonic的绝对值

对于此示例,我们使用__abs__方法返回由以下表达式定义的向量的欧几里德范数:

Pythonic式布尔求值对于vector类的当前实现,在计算vector的布尔值时,我们有以下行为。

在我们的类中,如果没有bool方法,那么对bool()函数的调用就会引用这个方法。如果长度等于0,则对象的计算结果为false,否则为true。

让让我们通过实现一个方法来改变这种行为。如果向量的欧几里德范数不等于0,让它返回True,否则返回false。

Pythonic切片

Python中的切片旨在通过指示要检索的元素的索引或通过指示切片来从初始集中获取子集。

一个对象的切片返回同类型的另一个对象。getitem方法是要更新的方法,使vector对象具有这种能力。

注意,通过使用切片,返回的对象也是一个vector对象。

结论我们在本教程中实现的Dunder方法不是唯一可以使用的方法。其他的,比如字节、散列、getatrr和格式,可以用来改变用户定义对象的行为。这些方法并不是每次定义一个新的类就实现,这要看需求,这是Python数据模型的优势。

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