a byte of python cn notes

Python编程技巧详解
本文介绍了Python编程中的关键概念,包括循环控制结构中的break语句及其else子句的使用,.pyc字节编译文件的作用,变量绑定的概念,以及如何正确复制列表等内容。此外还涉及了操作系统目录分隔符的使用方法、lambda函数的定义方式,以及exec、eval、assert和repr等内置函数的功能。

a byte of python cn notes
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2010,03,09

a byte of python 版本:1.20 中文版(沈洁元 译)
Python 版本:2.x

1. break 语句
for 或 while 循环可以有一个可选的 else 从句,在所有循环结束之后将执行这个 else 从句。
一个重要的注释是,如果你从 for 或 while 循环中终止(比如使用 break 语句终止循环),任何对应的循环的 else 块将不执行。

2. 字节编译的 .pyc 文件
字节编译的文件与 Python 变换程序的中间状态有关。当你在下次从别的程序输入这个模块的时候,.pyc 文件是十分有用的——它会快得多,因为一部分输入模块所需的处理已经完成了。另外,这些字节编译的文件也是与平台无关的。

3. 名称到对象的绑定
当你创建一个对象并给它赋一个变量的时候,这个变量仅仅 参考 那个对象,而不是表示这个对象本身!也就是说,变量名指向你计算机中存储那个对象的内存。这被称作名称到对象的绑定。
如果你想要复制一个列表或者类似的序列或者其他复杂的对象(不是如整数那样的简单 对象 ),那么你必须使用切片操作符来取得拷贝。如果你只是想要使用另一个变量名,两个名称都 参考 同一个对象,那么如果你不小心的话,可能会引来各种麻烦。
例如:两个名称参考同一个对象::

    >>>shoplist = ['mango', 'carrot', 'banana']
    >>>mylist = shoplist
    >>>del shoplist[0]
    >>>print shoplist
    ['carrot', 'banana']
    >>>print mylist
    ['carrot', 'banana']

拷贝一个序列::

    >>>shoplist = ['mango', 'carrot', 'banana']
    >>>mylist = shoplist[:]
    >>>del shoplist[0]
    >>>print shoplist
    ['carrot', 'banana']
    >>>print mylist
    ['mango', 'carrot', 'banana']

4. 操作系统目录分隔符
os.sep变量的用法——这会根据你的操作系统给出目录分隔符,即在Linux、Unix下它是'/',在Windows下它是'\\',而在Mac OS下它是':'。使用os.sep而非直接使用字符,会使我们的程序具有移植性,可以在上述这些系统下工作。(避免使用 os.path.join 方法。)

5. lambda 形式
lambda语句被用来创建新的函数对象,并且在运行时返回它们。
本质上,lambda需要一个参数,后面仅跟单个表达式作为函数体,而表达式的值被这个新建的函数返回。

6. exec/eval/assert/repr
exec语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句。例如,我们可以在运行时生成一个包含Python代码的字符串,然后使用exec语句执行这些语句。
eval语句用来计算存储在字符串中的有效Python表达式。
assert语句用来声明某个条件是真的。当assert语句失败的时候,会引发一个AssertionError。
repr函数用来取得对象的规范字符串表示。反引号(也称转换符)可以完成相同的功能。注意,在大多数时候有eval(repr(object)) == object。

 

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同时发布在:

http://www.zeuux.com/blog/content/2475/

 

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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