Es gibt drei Möglichkeiten, mehrere Zeilen in Python zu kommentieren: Verwenden Sie Strg+/, um mehrere Zeilen zu kommentieren, verwenden Sie die Umschalt+#-Taste am Anfang jeder Zeile oder geben Sie ''' '' oder " ein. "" " ", fügen Sie den zu kommentierenden Code in die Mitte ein
Wir kommentieren den Code häufig beim Schreiben von Code. Das zeilenweise Kommentieren ist jedoch mühsam. In den folgenden beiden Artikeln stellen wir vor, wie man mehrere Codezeilen in der Python-Sprache kommentiert. Es hat eine gewisse Referenzfunktion und ich hoffe, dass es für alle hilfreich sein wird
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Kommentar mit mehrzeiligem Code
Methode 1: Wählen Sie zuerst den Absatz aus, der kommentiert werden soll, und drücken Sie dann Strg+/, um mehrzeiligen Code zu kommentieren. Der Effekt ist wie folgt:
Drücken Sie erneut Strg+/, um die
-Methode zu entkommentieren Zweitens: Geben Sie Umschalt+#
#r+=(i-arr[idx])*rat[idx] #print (i-arr[idx])*rat[idx] #i=arr[idx]
ein, genau wie beim Kommentieren einer einzelnen Zeile. Methode drei: Sie können ''' ''' oder """ "" eingeben, um den Code einzufügen Kommentiert. In der Mitte können Sie auch den Effekt erzielen, mehrere Codezeilen zu kommentieren
Zusammenfassung: Das Obige ist hoffentlich der gesamte Inhalt dieses Artikels Es wird für jeden hilfreich sein, der die Python-Sprache lernt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo kommentieren Sie mehrere Zeilen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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