


Imaginez que vous ayez un fichier comme celui-ci dans votre projet :
# config.yaml database: host: localhost port: 5432 username: postgres password: postgres
Pour analyser ce fichier de configuration dot yaml en Python, vous faites habituellement ceci :
import yaml # pip install PyYAML with open("config.yaml", encoding='utf-8') as fstream: config_yaml = yaml.safe_load(fstream)
Pour créer des objets de type Javascript à partir du dictionnaire résultant, vous ajoutez probablement ce qui suit :
from munch import munchify # pip install munch config = munchify(config_yaml)
pyya le fait automatiquement avec une seule fonction :
from pyya import init_config config = init_config( 'config.yaml', 'default.config.yaml', merge_configs = False, convert_keys_to_snake_case = False, add_underscore_prefix_to_keywords = False raise_error_non_identifiers = False) print(config.database) # Output: # Munch({"host": "localhost", "port": 5432, "username": "postgres", "password": "postgres"})
Et tous ces drapeaux ?
merge_configs s'il est défini sur True, compare config.yaml avec default.config.yaml (ou quels que soient les noms ou chemins que vous spécifiez) et ajoute au premier tous les champs qui ne sont pas présents dans le second. S'il est défini sur False, désactive toute fusion et tout formatage effectué par le reste des indicateurs.
convert_keys_to_snake_case est assez explicite car il donne simplement un aspect pythonique aux clés de configuration. Cependant, cet indicateur peut briser certains paramètres tels que la configuration de la journalisation.
add_underscore_prefix_to_keywords si la clé de configuration est également un mot-clé Python, elle ajoutera un trait de soulignement devant elle (class devient _class). Cela permet un meilleur fonctionnement de l'accès aux attributs.
raise_error_non_identifiers si la clé de configuration est également un identifiant Python non valide, cela générera une erreur.
Vous pouvez installer pyya comme ceci :
pip install pyya
Les contributions et suggestions sont les bienvenues : https://github.com/shadowy-pycoder/pyya
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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