python快速生成注释文档的方法
今天将告诉大家一个简单平时只要注意的小细节,就可以轻松生成注释文档,也可以检查我们写的类方法引用名称是否重复有问题等。一看别人专业的大牛们写的文档多牛多羡慕,不用担心我们可以让python为我们生成基本满足的说明文档,一来可以提高代码整体阅读性,二来可以将代码的整体结构看着也更清晰,这样在交接的时候可以省很多麻烦,其它同事在接手你工作的时候也不会一行行去问你这是什么那是什么的,因为注释已经很直观的表述了,在整合的时候可当说明文档给客户简单说明(主要是给你BOSS看的),那么进入正题怎么实现看下面我简单的代码格式,注意注释的地方和函数名类名都是与__all__内相关联的
#!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- ''' 文档快速生成注释的方法介绍,首先我们要用到__all__属性 在Py中使用为导出__all__中的所有类、函数、变量成员等 在模块使用__all__属性可避免相互引用时命名冲突 ''' __all__ = ['Login', 'check', 'Shop', 'upDateIt', 'findIt', 'deleteIt', 'createIt'] class Login: ''' 测试注释一可以写上此类的作用说明等 例如此方法用来写登录 ''' def __init__(self): ''' 初始化你要的参数说明 那么登录可能要用到 用户名username 密码password ''' pass def check(self): ''' 协商你要实现的功能说明 功能也有很多例如验证 判断语句,验证码之类的 ''' pass class Shop: ''' 商品类所包含的属性及方法 update改/更新 find查找 delete删除 create添加 ''' def __init__(self): ''' 初始化商品的价格、日期、分类等 ''' pass def upDateIt(self): ''' 用来更新商品信息 ''' pass def findIt(self): ''' 查找商品信息 ''' pass def deleteIt(self): ''' 删除过期下架商品信息 ''' pass def createIt(self): ''' 创建新商品及上架信息 ''' pass if __name__=="__main__": import pythonzhushi print help(pythonzhushi)
这里要强调说明下py的名字要和你当前工作的py名字一样(我这里创建的py名字就是pythonzhushi,最后导入也是这名字),因为下面的测试中import的导入的是自身所以,import 名称 和Help(名称)以及你的文件名称要一致才可以。为了更加直观请看下面这图:
当然还可以从其它文件引用的方式导入这里用到python常用的导入方式from从哪个目录import导入什么文件pythonzhushi
当然我这里还是用图片来展示以下:
是不是一目了然,这样也可以导入我们需要做的注释文档,help帮助方法就是帮我们查看到此文件中所包含的类,函数,的一个简单帮助文档,类似于readme文档的一个说明。最后来看看掩饰效果吧:
是不是简单的打印出我们程序的说明文档,后面步骤直接可以建一个文本把这个粘贴过去,就完成一个readme的文档说明,经过测试有几点注意是,想要写#这种注释不要写到def放发内要写到它的上面位置和装饰器类似,相反三引号'''不要写到def外面,这样也是没显示效果的。大家赶紧去试试吧。感谢观看。。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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