python炫酷的编程代码(python编程代码大全)
推荐 8 个炫酷的 Python 装饰器
1、 lru_cache
这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即时编译的缩写。通常每当我们在Python中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名，使用即时编译，我们在执行时才进行编译。
在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中Python解释器同时处理两件事以节省时间。Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。
3、do_twice
do_twice装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数，对调试特别有用。它可以用于测量两个不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。与do_twice一样，对调试也特别有用。
5、dataclass
为了节省编写类的时间，推荐使用dataclass装饰器。这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。
6、singleton
singleton是一个单例装饰器。通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。
7、use_unit
在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是use_unit装饰器。此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。这个装饰器可不是在任何模块中真正有用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
python炫酷烟花表白源代码是多少？
学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。
如上图示，我们这里通过让画面上一个粒子分裂为X数量的粒子来模拟爆炸效果。粒子会发生＂膨胀”，意思是它们会以恒速移动且相互之间的角度相等。这样就能让我们以一个向外膨胀的圆圈形式模拟出烟花绽放的画面。
经过一定时间后，粒子会进入＂自由落体”阶段，也就是由于重力因素它们开始坠落到地面，仿若绽放后熄灭的烟花。
基本知识：用Python和Tkinter设计烟花。
这里不再一股脑把数学知识全丢出来，我们边写代码边说理论。首先，确保你安装和导入了Tkinter，它是Python的标准GUI库，广泛应用于各种各样的项目和程序开发，在Python中使用Tkinter可以快速的创建GUI应用程序。
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
from time import time, sleep
from random import choice, uniform, randint
from math import sin, cos, radians
除了Tkinter之外，为了能让界面有漂亮的背景，我们也导入PIL用于图像处理，以及导入其它一些包，比如time，random和math。它们能让我们更容易的控制烟花粒子的运动轨迹。
Tkinter应用的基本设置如下：
root = tk.Tk()
为了能初始化Tkinter，我们必须创建一个Tk()根部件（root widget），它是一个窗口，带有标题栏和由窗口管理器提供的其它装饰物。该根部件必须在我们创建其它小部件之前就创建完毕，而且只能有一个根部件。
w = tk.Label(root, text="Hello Tkinter!")
这一行代码包含了Label部件。该Label调用中的第一个参数就是父窗口的名字，即我们这里用的＂根”。关键字参数＂text”指明显示的文字内容。你也可以调用其它小部件：Button，Canvas等等。
w.pack()
root.mainloop()
接下来的这两行代码很重要。这里的打包方法是告诉Tkinter调整窗口大小以适应所用的小部件。窗口直到我们进入Tkinter事件循环，被root.mainloop()调用时才会出现。在我们关闭窗口前，脚本会一直在停留在事件循环。
将烟花绽放转译成代码
现在我们设计一个对象，表示烟花事件中的每个粒子。每个粒子都会有一些重要的属性，支配了它的外观和移动状况：大小，颜色，位置，速度等等。
Python高难度代码例子、Python最复杂代码例子
#IT教育# #IT# #程序员# #人工智能#
最近学习pytorch，看到下面的Python高难度代码例子和Python最复杂代码例子：
from google.colab import output as colab_output
from base64 import b64decode
from io import BytesIO
from pydub import AudioSegment
RECORD = """
const sleep = time = new Promise(resolve = setTimeout(resolve, time))
const b2text = blob = new Promise(resolve = {
const reader = new FileReader()
reader.onloadend = e = resolve(e.srcElement.result)
reader.readAsDataURL(blob)
})
var record = time = new Promise(async resolve = {
stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
recorder = new MediaRecorder(stream)
chunks = []
recorder.ondataavailable = e = chunks.push(e.data)
recorder.start()
await sleep(time)
recorder.onstop = async ()={
blob = new Blob(chunks)
text = await b2text(blob)
resolve(text)
}
recorder.stop()
})
"""
def record(seconds=1):
display(ipd.Javascript(RECORD))
print(f"Recording started for {seconds} seconds.")
s = colab_output.eval_js("record(%d)" % (seconds * 1000))
print("Recording ended.")
b = b64decode(s.split(",")[1])
fileformat = "wav"
filename = f"_audio.{fileformat}"
AudioSegment.from_file(BytesIO(b)).export(filename, format=fileformat)
return torchaudio.load(filename)
waveform, sample_rate = record()
print(f"Predicted: {predict(waveform)}.")
ipd.Audio(waveform.numpy(), rate=sample_rate)
js 的Promise函数对象编程，字符串javascript函数对象，IPython解释js对象，解释结果和python代码结合，IPython Shell显示非字符串数据，python音频使用IPython简单调用。
复杂Python模块下的多知识点结合代码，是Python高难度代码的体现。
Js的Promise理解为动态函数，比C++的类成员函数和全局函数这类静态形式的函数处理灵活，不过初学者理解起来麻烦。代码里sleep和b2text都代表一些处理函数，也就是几行代码，而不是数据。通常来讲，变量一般代表数据，但是这里代表了指令。
python有趣的编程代码
class?Point:
??row=0
??col=0
??def?__init__(self,?row,?col):
????self.row=row
????self.col=col
??def?copy(self):
????return?Point(row=self.row,?col=self.col)
#初始框架
import?pygame
import?random
#初始化
pygame.init()
W=800
H=600
ROW=30
COL=40
size=(W,H)
window=pygame.display.set_mode(size)
pygame.display.set_caption('贪吃蛇')
bg_color=(255,255,255)
snake_color=(200,200,200)
head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))
head_color=(0,128,128)
snakes=[
??Point(row=head.row,?col=head.col+1),
??Point(row=head.row,?col=head.col+2),
??Point(row=head.row,?col=head.col+3)
]
#生成食物
def?gen_food():
??while?1:
????pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))
????#
????is_coll=False
????#是否跟蛇碰上了
????if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:
??????is_coll=True
????#蛇身子
????for?snake?in?snakes:
??????if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:
????????is_coll=True
????????break
????if?not?is_coll:
??????break
??return?pos
#定义坐标
food=gen_food()
food_color=(255,255,0)
direct='left'???????#left,right,up,down
#
def?rect(point,?color):
??cell_width=W/COL
??cell_height=H/ROW
??left=point.col*cell_width
??top=point.row*cell_height
??pygame.draw.rect(
????window,?color,
????(left,?top,?cell_width,?cell_height)
??)
??pass
#游戏循环
quit=True
clock=pygame.time.Clock()
while?quit:
??#处理事件
??for?event?in?pygame.event.get():
????if?event.type==pygame.QUIT:
??????quit=False
????elif?event.type==pygame.KEYDOWN:
??????if?event.key==273?or?event.key==119:
????????if?direct=='left'?or?direct=='right':
??????????direct='up'
??????elif?event.key==274?or?event.key==115:
????????if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':
??????????direct='down'
??????elif?event.key==276?or?event.key==97:
????????if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
??????????direct='left'
??????elif?event.key==275?or?event.key==100:
????????if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
??????????direct='right'
??#吃东西
??eat=(head.row==food.row?and?head.col==food.col)
??#重新产生食物
??if?eat:
????food?=?gen_food()
??#处理身子
??#1.把原来的头，插入到snakes的头上
??snakes.insert(0,?head.copy())
??#2.把snakes的最后一个删掉
??if?not?eat:
????snakes.pop()
??#移动
??if?direct=='left':
????head.col-=1
??elif?direct=='right':
????head.col+=1
??elif?direct=='up':
????head.row-=1
??elif?direct=='down':
????head.row+=1
??#检测
??dead=False
??#1.撞墙
??if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:
????dead=True
??#2.撞自己
??for?snake?in?snakes:
????if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:
??????dead=True
??????break
??if?dead:
????print('死了')
????quit=False
??#渲染——画出来
??#背景
??pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))
??#蛇头
??for?snake?in?snakes:
????rect(snake,?snake_color)
??rect(head,?head_color)
??rect(food,?food_color)
??#
??pygame.display.flip()
??#设置帧频（速度）
??clock.tick(8)
#收尾工作
这是一个简易版贪吃蛇的代码，虽然结构简单，但是该有的功能都是完整的，可玩性也不错
6 个值得玩味的 Python 代码
先选取了 6 个自己认为值得玩味的 python代码，希望对正在学习 python 的你有所帮助。
1、类有两个方法，一个是 new,一个是 init,有什么区别，哪个会先执行呢？
运行结果如下：
再来看另一个例子
运行结果如下：
这里给出官方的解释： init 作用是类实例进行初始化，第一个参数为 self，代表对象本身，可以没有返回值。 new 则是返回一个新的类的实例，第一个参数是 cls 代表该类本身，必须有返回值。很明显，类先实例化才能产能对象，显然是 new 先执行，然后再 init ，实际上，只要 new 返回的是类本身的实例，它会自动调用 init 进行初始化。但是有例外，如果 new 返回的是其他类的实例，则它不会调用当前类的 init 。下面我们分别输出下对象 a 和对象 b 的类型：
可以看出，a 是 test 类的一个对象，而 b 就是 object 的对象。
2、map 函数返回的对象
map（）函数第一个参数是 fun，第二个参数是一般是 list，第三个参数可以写 list，也可以不写，作用就是对列表中 list 的每个元素顺序调用函数 fun 。
有没有发现，第二次输出 b 中的元素时，发现变成空了。原因是 map() 函数返回的是一个迭代器，并用对返回结果使用了 yield，这样做的目的在于节省内存。 举个例子：
执行结果为：
这里如果不用 yield，那么在列表中的元素非常大时，将会全部装入内存，这是非常浪费内存的，同时也会降低效率。
3、正则表达式中 compile 是否多此一举？
比如现在有个需求，对于文本 中国 ，用正则匹配出标签里面的“中国”，其中 class 的类名是不确定的。有两种方法，代码如下：
这里为什么要用 compile 多写两行代码呢？ 原因是 compile 将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用。
4、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]
5、一行代码将字符串 "-" 插入到 "abcdefg"中每个字符的中间
这里也建议多使用 os.path.join() 来拼接操作系统的文件路径。
6、zip 函数
zip() 函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。zip() 参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip 能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。