python游戏程序代码大全_python小游戏代码，python小游戏代码大全打枪

2024-05-13 09:56:59

如何看懂python杨辉三角代码？

第一步先找规律，抽象化问题。首先我们观察到，第一行为[1]，我们直接赋给一个变量：初始化数列 p = [1]。核心点是这个除去首位两个 [1] 的中间部分：[p[0] + p[1]]+[p[1] + p[2]]+[p[2] + p[3]]........

为什么python这些项目的代码规模会名列前茅？

第一个指标是每个文件的平均代码行数。按照模块化的观点，单个文件中堆砌太多内容显然是不合理的，这通常意味着耦合太多、难于理解和修改。然而到底多少算是合适，并没有一个明确的标准。我希望通过这些项目的分析，了解一下开源作者们在实践中做出的选择。

统计的结果分布比较平均，从 100~600行/文件的都存在，并不存在明显的集中点。有趣的是，头两名(Pandas, NumPy)有着紧密的联系，都是和数学统计相关的。这可能是因为数学库的特点比较纯粹而单一，不像其他类库那样容易划分。末尾的项目(Pillow, youtube-dl, Odoo, Scrapy)可以从侧面印证这种猜想：它们都是面向特定领域的，所以更加容易模块化。

第二个指标是注释和代码的比例，这个问题也有着类似的情况。注释并非越详尽越好，但总是需要一定量的注释来解释 Why 的问题。注释太少，说明项目的作者没有给后来的维护人员留下足够的线索，可能会造成维护上的问题。另一方面，我们考察的全部是开源项目，没有公司考核或者KPI的约束，所以我们可以放心的相信不会存在作者故意多写注释的问题。前面提到的 Sentry 毫无争议的因为注释太少排到了最后，这未必说明这个项目很差，但至少是一个信号，说明该项目在维护方面可能是存在问题的。而对于那些作者愿意投入精力来写注释的项目(Ansible, NumPy, Fabric, Salt 等)，足以反映作者在项目上投入了相当大的心力，这是一个好的信号，说明这些项目是值得信赖的。

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接着进入exanples文件夹(新浪这英文水平，不提了…)，打开oauthSetTokenUpdate.py文件就是一个很标准的例子了。

于是照着写了一个：

view sourceprint?01 ＃ -*- coding

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接着进入exanples文件夹(新浪这英文水平，不提了…)，打开oauthSetTokenUpdate.py文件就是一个很标准的例子了。

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