def cndebug(obj=False):
"""
Author : Nemon
Update : 2009.7.1
TO use : cndebug(obj) or cndebug() or MyObject.debug=cndebug
License: GPL
"""
print('='*80)
print('='*30 + ' GLOBAL VARIABLES ' +'='*30)
print('='*80)
g=globals()
for x,y in g.iteritems():
if x[:1]!='_':
print ( x + ' := '+ str(type(y)))
print ( y)
print ( '')
if obj:
print('='*80)
print('='*30 + ' LOCAL VARIABLES ' +'='*30)
print('='*80)
for o in dir(obj):
#if o[:1]!='_':
print (o + ' := ' + str(type(getattr(obj,o))))
print ( getattr(obj,o))
print ( '')
print('='*80)
o=raw_input('PRESS
del x,y,o
简单用法:
1)打印出python 当前全局变量
cndebug()#
2)打印出当前全局变量和myobj的所有属性
myobj={}
cndebug(myobj)
扩展用法——当作类方法,打印实例的成员
>>> class MyObj():
... debug=cndebug
...
>>> myObj1=MyObj()
>>> myObj1.debug()

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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