Python3.5版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。类型提示的必要性在强类型语言（如Java、C++）中，依赖注入（DI）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。DI的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。错误示范：classGasStation:deffill_tank(self,car,amount):car.fill(amount)此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能

创建最奇怪的混淆程序，打印字符串“helloworld！”。我决定写一篇解释它到底是如何工作的。所以，这是python2.7中的条目：(lambda_,__,___,____,_____,______,_______,________:getattr(__import__(true.__class__.__name__[_]+[].__class__.__name__[__]),().__class__.__eq__.__class__.__name__[:__]+().__iter__().__clas

本教程演示如何通过一个简单的Python脚本，快速在Stripe沙盒环境中生成测试数据，用于构建基于Supabase和OpenAI的AI聊天机器人。此方法避免了复杂命令行工具的安装，降低了学习门槛。许多AI数据课程需要预先加载的测试数据，但Stripe沙盒环境并未提供。虽然可以使用命令行工具加载示例数据集，但这对初学者来说过于复杂。因此，本教程采用Python脚本，结合StripeAPI和GoogleColab，生成足够数量的客户、产品和购买数据。首先，需要安装StripePython库并配置测试密钥：!

在我的个人项目hypergraph中与循环依赖进行斗争之后，我最终决定正面解决这个技术债务。随着代码库的扩展，这个问题变得越来越明显，使得维护和测试变得越来越困难。今天，我想分享为什么我选择实施全面的架构改革以及这个新实施解决了什么问题。问题当我第一次开始开发hypergraph时，我专注于让功能快速运行。这导致了一些仓促的架构决策，这些决策起初看起来不错，但随着项目的发展开始出现问题。最重要的问题是：核心模块之间的循环依赖组件之间的紧密耦合困难的测试场景复杂的初始化链关注点分离不佳当我尝试实现一个新的插

split():split()方法根据分隔符将字符串划分为子字符串列表。加入():join()方法使用调用它的字符串作为分隔符，将可迭代的元素连接成单个字符串。使用循环的示例：s="todayisthursday"reverse=""i=0whilei<len(s):reverse=reverse+s[-(i+1)]i+=1print(reverse)i=0word=""whilei<len(reverse):ifreverse[i]=='':print(word[::-1],end='')w

探索Python编程的奇妙旅程：深入理解函数与全局变量一直以来，构建优秀程序的挑战激发着我的热情。虽然我秉持着谦逊的学习态度，但此刻，我渴望将所学知识用于更广阔的应用，造福大众。近日，我深入复习了Python的基础概念，并从中获得了重要的领悟：更深层次的思考我开始追问更深层次的问题，例如：“如果我这样修改，这段代码为什么无法运行？”即使问题最终得以解决，这样的发问也帮助我理解代码背后的运行机制，这对于调试和问题解决至关重要。函数的魅力函数是执行特定任务的代码块，可以被重复调用以获得结果。以下示例展示了全局

Readwise功能强大，但对于跨平台管理笔记和高亮的用户而言，其优势更明显。我主要用于电子书高亮，而使用Readwise的主要目的就是将这些高亮和笔记导入到Obsidian中。我习惯在网络上做笔记，使用ObsidianWebClipper，甚至在iPad上，自从发现Orion浏览器（支持Chrome插件）后，可以直接将高亮内容发送到Obsidian。因此，我一直在寻找无需订阅即可导入这些高亮和笔记的方法。使用Readwise将高亮内容导入ObsidianReadwise只会半自动检索我从Kindle购买

字典-{}:字典存储键值对数据，有序、可变且键值唯一。练习：字典的基本操作：menu={'idli':10,'dosai':20,'poori':30}print(menu)#输出：{'idli':10,'dosai':20,'poori':30}menu['pongal']=40delmenu['idli']print(menu)#输出：{'dosai':20,'poori':30,'pongal':40}print(menu['dosai'])#输出：20使用get()函数添加键值对：time_tab

高效管理OpenAI微调成本：精准计算令牌数量在OpenAI进行模型微调时，精确计算令牌数量至关重要，这不仅关系到模型训练效果，更直接影响到成本控制。就像一位面对大量信息需要精准分类的员工一样，我们必须有效管理资源。使用tiktoken库，我们可以轻松计算文本数据的令牌数量，确保在OpenAI的令牌限制内操作，并优化成本。OpenAI的微调并非单纯的技术挑战，更是一项需要精打细算的财务决策。例如，微调GPT-3.5Turbo的成本为每1000个令牌0.008美元，而1000个令牌大约相当于750个单词。因

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要修改子类中父类方法的装饰器参数，您必须在子类中重写该方法。仅仅在子类中声明同名的类变量并不会影响装饰器参数，除非您显式地重新定义该方法。示例代码将以下代码保存为test.py文件：defmy_decorator_with_args(param1,param2):"""带参数的装饰器"""defactual_decorator(func):defwrapper(self,*args,**kwargs):print(f"[装饰器]param1={param1},param2={param2}")return

**_HelloWorld._**大家好！我是一个新手博主，开启了这段激动人心的写作之旅，希望能提升我的英语写作能力（英语并非我的母语）。我的目标是分享一些有价值的内容，无论您是新手还是专家，都能有所收获。欢迎大家提出建议和意见！我是5enox，熟悉Python以及网页抓取/自动化。最初只是个人爱好，后来发展成自由职业，甚至在Upwork上获得过顶级评价（可惜后来因为中断而失去了）。我一直热衷于学习新技术。年轻时曾尝试使用Unity和Blender进行游戏开发，但最终发现编程只是实现目标的一种工具。好了，

摄影：帕特里克·何言简意赅版：这份Python代码表列出了代码坏味道及其对应的设计模式解决方案。class代码坏味道:代码重复=[组合方法,工厂方法创建多态对象,链式构造器,组合替代单多关系,提取组合,适配器统一接口,引入空对象,]方法过长=[组合方法,将累加移至收集参数,命令替代条