


Apakah Kepentingan Awalan \'b\' dalam Rentetan Python?
Memahami Awalan 'b' dalam Rentetan Python
Python memperkenalkan awalan 'b' sebelum rentetan untuk menunjukkan bait literal. Awalan ini mempunyai kepentingan dan utiliti khusus dalam kod sumber Python3.
Bait Rentetan
Rentetan bait mewakili jujukan integer antara 0-255. Setiap integer sepadan dengan titik kod ASCII, membenarkan ungkapan memodelkan data binari, seperti teks yang dikodkan. Untuk memastikan kebolehbacaan, Python memaparkan bait sebagai titik kod ASCII, menggunakan jujukan melarikan diri untuk aksara tidak boleh dicetak.
Mencipta Rentetan Bait
Rentetan Bait boleh dibuat menggunakan 'b ' awalan sebelum literal rentetan:
<code class="python">b"abcdef"</code>
Sebagai alternatif, objek bait boleh dibina daripada jujukan integer, seperti senarai:
<code class="python">bytes([72, 101, 108, 108, 111]) # b'Hello'</code>
Penyahkodan dan Pengekodan Rentetan Bait
Jika nilai bait mengandungi teks, ia boleh dinyahkodkan menggunakan codec yang betul, seperti UTF-8:
<code class="python">strvalue = bytesvalue.decode('utf-8')</code>
Untuk menukar rentetan teks (str) kepada bait, ia mesti dikodkan:
<code class="python">bytesvalue = strvalue.encode('utf-8')</code>
Kelebihan Rentetan Bait
Rentetan Bait berguna apabila bekerja dengan data binari atau semasa berantaramuka dengan sistem warisan. Python3 menyokong kedua-dua rentetan biasa (str) dan rentetan bait (bait), bergantung pada kes penggunaan tertentu.
Keserasian Python 2
Python 2 versi 2.6 dan 2.7 diperkenalkan sintaks literal rentetan 'b'..', membenarkan keserasian kod antara Python 2 dan Python 3.
Ketidakbolehubah
Rentetan bait tidak boleh diubah, serupa dengan rentetan biasa dalam Ular sawa. Untuk nilai bait boleh ubah, gunakan objek bytearray().
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Kepentingan Awalan \'b\' dalam Rentetan Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Stock Market GPT
Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Jalankan pipinstall-rrequirements.txt untuk memasang pakej ketergantungan. Adalah disyorkan untuk mencipta dan mengaktifkan persekitaran maya terlebih dahulu untuk mengelakkan konflik, memastikan bahawa laluan fail adalah betul dan PIP telah dikemas kini, dan menggunakan pilihan seperti-tidak-deps atau-pengguna untuk menyesuaikan tingkah laku pemasangan jika perlu.

Tutorial ini memperincikan bagaimana untuk menggabungkan penyesuai LORA PEFT dengan model asas untuk menghasilkan model yang sepenuhnya bebas. Artikel ini menunjukkan bahawa adalah salah untuk menggunakan transformer.automodel secara langsung untuk memuatkan penyesuai dan menggabungkan berat secara manual, dan menyediakan proses yang betul untuk menggunakan kaedah Merge_and_unload di perpustakaan PEFT. Di samping itu, tutorial juga menekankan pentingnya menangani segmen perkataan dan membincangkan isu dan penyelesaian keserasian versi PEFT.

Python adalah alat ujian yang mudah dan berkuasa di Python. Selepas pemasangan, fail ujian ditemui secara automatik mengikut peraturan penamaan. Tulis fungsi bermula dengan ujian untuk ujian pernyataan, gunakan @pytest.fixture untuk membuat data ujian yang boleh diguna semula, mengesahkan pengecualian melalui pytest.raises, menyokong menjalankan ujian tertentu dan pelbagai pilihan baris arahan, dan meningkatkan kecekapan ujian.

TheargParsemoduleisThereMendingWayOhandLecommand-lineargumentsinpython, menyediakan robrobustparsing, typevalidation, helpmessages, anderrorhandling; usesy.argvforsimplecasesrequiringminiminalsetup.

Artikel ini bertujuan untuk meneroka masalah biasa ketepatan pengiraan yang tidak mencukupi bagi nombor titik terapung di Python dan Numpy, dan menjelaskan bahawa punca akarnya terletak pada batasan perwakilan nombor terapung 64-bit standard. Untuk senario pengkomputeran yang memerlukan ketepatan yang lebih tinggi, artikel itu akan memperkenalkan dan membandingkan kaedah penggunaan, ciri-ciri dan senario yang berkenaan dengan perpustakaan matematik ketepatan tinggi seperti MPMATH, SYMPY dan GMPY untuk membantu pembaca memilih alat yang tepat untuk menyelesaikan keperluan ketepatan yang rumit.

PYPDF2, PDFPlumber dan FPDF adalah perpustakaan teras untuk Python untuk memproses PDF. Gunakan pypdf2 untuk melakukan pengekstrakan teks, penggabungan, pemisahan dan penyulitan, seperti membaca halaman melalui pdfreader dan memanggil extract_text () untuk mendapatkan kandungan; PDFplumber lebih sesuai untuk mengekalkan pengekstrakan teks susun atur dan pengiktirafan jadual, dan menyokong extract_tables () untuk menangkap data jadual dengan tepat; FPDF (disyorkan FPDF2) digunakan untuk menjana PDF, dan dokumen dibina dan dikeluarkan melalui add_page (), set_font () dan sel (). Apabila menggabungkan PDF, kaedah tambahan PDFWriter () dapat mengintegrasikan pelbagai fail

Import@contextManagerFromContextLibandDefineageneratorfunctionThatTyieldSexactlyonce, whereCodeBeforeyieldActSasenterandCodeAfteryield (PreferitlySinfinal) actsas __

Mendapatkan masa semasa boleh dilaksanakan di Python melalui modul DateTime. 1. Gunakan datetime.now () untuk mendapatkan masa semasa tempatan, 2. Gunakan strftime ("%y-%m-%d%h:%m:%s") untuk memformat tahun, bulan, hari, jam, minit dan kedua, 3 menggunakan datetime.d. UTCNOW (), dan operasi harian dapat memenuhi keperluan dengan menggabungkan datetime.now () dengan rentetan yang diformat.
