开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在作业中提供回退价值的最Pythonic方法是什么？

在作业中提供回退价值的最Pythonic方法是什么？

答案：在作业中提供回退价值的最Pythonic方法是使用版本控制。使用版本控制工具（如Git）可以帮助学生在提交作业时保存历史版本，这样如果学生或老师对作业的修改不满意，可以随时回退到之前的版本，恢复到作业提交前的状态。这种方法可以确保学生和老师都可以在任何时候查看和修改作业，同时也可以避免因为不小心覆盖或删除作业文件而丢失修改历史。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云版本控制工具（Tencent Cloud Version Control Service，简称TCCS）。TCCS提供了版本控制、代码托管、分支管理、合并请求、问题跟踪、持续集成、持续部署等功能，支持多种编程语言和开发框架，可应用于各种规模的软件开发项目。

产品介绍链接地址：https://console.cloud.tencent.com/ccs/index.html

相关搜索:在块中迭代列表的最"pythonic"方法是什么？执行生成器表达式的最pythonic方法是什么？使绑定方法像函数一样运行的最pythonic方法是什么？排除以特定字符开头的列表元素的最pythonic方法是什么？在 jython 中提供/使用 Web 服务的最简单方法是什么？在类之间共享SparkContext/Session的Pythonic方法是什么？在Scala中解析JSON最直接的方法是什么？在FreeRTOS中处理队列最经济的方法是什么？在redux中更新对象最方便的方法是什么在Python中优雅地取消异步作业的最简单方法？在Linux中守护python脚本最简单的方法是什么？在Drupal中处理图像的最简单方法是什么？在*nix中清空目录最安全的方法是什么？在Django中锁定对象的最简单方法是什么在C中实现bigint的最简单方法是什么？在SASS中除变量的最简单方法是什么？在Sympy中处理向量的最简单方法是什么？在Django中验证动态表单最干净的方法是什么？在ModelChoiceField或ModelMultipleChoiceField中搜索最简单的方法是什么？在rails中实现多表继承最简单的方法是什么？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

来看几段代码，测测你是 Python 菜鸟还是老鸟

这段话被称作“Python 之禅”（The Zen of Python），它列举了一些 Python 所推崇的理念，比如：

05

对比几段代码，看看你是 Python 菜鸟还是老鸟（另有福利）

这段话被称作“Python 之禅”（The Zen of Python），它列举了一些 Python 所推崇的理念，比如：

04

学习 Python 来做一些神奇好玩的事情吧

相信看完 @X_AirDu 的回答我们已经对 Python 有了一个大概的了解。那接下来就让我们更深入的了解 Python 吧~

00

Kubernetes上的高性能计算 (HPC)

机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验，而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。

01

Python 数据模型

最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书（本文部分内容来自 Fluent Python 这本书），书中提到了数据模型这个词，数据模型是不是我们经常说的数据类型？其实不是，数据模型是对 Python 框架的描述，他规范了自身构建模块的接口，这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法，例如 __iter__、__len__、__del__ 等。这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。假如我们在讨论，拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列，实际上我们就是在讨论序列的数据模型。

02

一个程序员怎么才算精通python

我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。精通是个伪命题怎样才算精通Python，这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python，因为，这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次，我们真的不应该纠结于编程语言，而应该专注于领域知识。

从《开端》中学习解决问题的思路

最近看到一个视频，对《开端》这部电视剧有了不一样的理解。觉得打开了一个新的看待剧情的思路，感觉很有意思，所以跟大家分享一下。

01

数据库高可用实战案例：架构优化背景前期调研详细调研测试过程实施过程细节问题处理

说到高可用,看官们会想到很多方案,也许是自亲身经历过系统从单机变成高可用的痛苦过程,也许有的看官只是在自己的虚机上搭建过测试的玩具。今天本篇用我自己的真实经历给大家讲述，不管怎么样实战和测试玩耍还是很大的区别的！可能你觉得搭建一套高可用方案很简单，配置配置就OK了，但在真正的复杂系统中一切就没有那么轻松了！文章主要讲述升级并搭建AlwaysOn高可用的过程，以实施的思路为主。文中并没有搭建集群的步骤，搭建步骤请自行学习。背景客户的现有方案是一套使用发布订阅构建的读写分离方案，总体来说系统构建的很不错。

06

最大前驱路径

比如, 用户在页面中的访问路径是 1,2,3,4 但是,用户不会按照正常设定好的路径进行访问, 用户的访问路径可能是 1,2,5,2 这时候,我们就要从访问路径中提取出 1,2,5

01

【Python环境】Python函数式编程指南（3）：迭代器

3. 迭代器 3.1. 迭代器(Iterator)概述迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。迭代器不能回退，只能往前进行迭代。这并不是什么很大的缺点，因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作。迭代器也不是线程安全的，在多线程环境中对可变集合使用迭代器是一个危险的操作。但如果小心谨慎，或者干脆贯彻函数式思想坚持使用不可变的集合，那这也不是什么大问题。对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引

07

Flink+Alink，当大数据遇见机器学习！

👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯以下内容节选自《Flink实战派》一书！ ---- --正文-- 大数据技术和人工智能（机器学习）的结合，使利用数据价值的技术有了新的突破。在通常情况下，大数据技术与机器学习是互相促进、相依相存的关系。 01 大数据和机器学习之间的关系机器学习不仅需要合理、适用和先进的算法，还需要依赖足够好和足够多的数据。大数据可以提高机器学习模型的精确性。数据的数据量越多，质量越高，机器学习的效率和准确性就越高。机器学习是大数据分析的一个重要方向（方式）。

02

【信管12.3】项目变更管理

对于传统的项目管理来说，变更控制管理真的非常重要。我个人一直觉得，传统和敏捷之间最大的不同就是在面对变更时的态度不同。敏捷非常欢迎变更，拥抱变化是它的宣言之一，甚至是无变更不敏捷。而传统项目管理其实是比较讨厌变更的，因为我们会认为项目中的各种不确定因素都是变更带来的，它会带来功能的变化、风险、各种计划的变动。所以，对于传统的项目管理来说，我们要非常严肃的对待变更问题。

02

认清学习的本质，开启爆发式成长

我最近一个月在阅读《认知天性》这是一本关于如何科学学习的书籍，里面学习方法是作者经过大量科学研究论证得出来的。

02

Python程序员需要了解的10个资源

你是一名Python程序员。在知道其他语言后，通过Python入门，或通过阅读Python教程或类，直到您对基础知识足够自信为止，您已经获得了这一称号。那现在，是时候真正展开你的翅膀，并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源，包括有趣的挑战，必读的书籍，参考工具和项目。

03

低延时实时音视频在5G远程操控场景的应用实践

// 编者按：随着自动驾驶技术和5G行业应用的发展，5G远程实时操控类应用逐渐兴起，用于满足高危行业/恶劣场景远程作业、自动驾驶异常情况下远程介入等需求。相比直播、会议等传统实时音视频场景，由于操控的复杂性和车辆的移动性，远程实时操控对音视频传输的时延和可靠性提出了更高的要求。本次分享将介绍5G远程实时操控行业应用场景对音视频传输的要求，以及腾讯云音视频针对5G远程实时操控场景的音视频传输优化和应用落地实践。文/毛峻岭整理/LiveVideoStack 我是来自腾讯的毛峻岭，今天很高兴能够给

03

FlutterUnit 周边 | 深入分析 iOS 手势回退问题

由于之前一直在 Android 机子上测试，没在 iOS 上跑过。最近 FlutterUnit 发布了 iOS 版本，收到了最多的反馈就是：返回滑动失效。起初我以为只是 WillPopScope 的锅，但我发现，很多普通的界面在跳转后，iOS 也无法返回滑动。然后觉得很蹊跷，事出反常必有妖，且来一探究竟。

01

100PB级数据分钟级延迟：Uber大数据平台（下）

到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。

02

Python学习笔记之Python的enumerate函数

Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱，你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。

03

ApacheHudi使用问题汇总（二）

Hudi Cleaner（清理程序）通常在 commit和 deltacommit之后立即运行，删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能，请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交)，以便可以回退，另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。

04

数据分析python技能之字符串转整数

将某个字符串格式的字段s转换成整数做一些运算，如果字段内容是非数字的格式，那么就转换成0。

02

数据库高可用实战案例

原文链接：http://www.cnblogs.com/double-K/p/5803956.html 说到高可用,看官们会想到很多方案,也许是自亲身经历过系统从单机变成高可用的痛苦过程,也许有的看官只是在自己的虚机上搭建过测试的玩具。今天本篇用我自己的真实经历给大家讲述，不管怎么样实战和测试玩耍还是很大的区别的！可能你觉得搭建一套高可用方案很简单，配置配置就OK了，但在真正的复杂系统中一切就没有那么轻松了！文章主要讲述升级并搭建AlwaysOn高可用的过程，以实施的思路为主。文中并没有搭建集群的步骤

07

手把手教你学会Python函数式编程

在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。

02

pythonic风格代码有什么好处？附12个代码实例

pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。

01

python的enumerate函数怎么加判断条件_java中比int大的整数类型

Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱，你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。

01

工具文化有效应对安全事件

近期，红帽官网已发布Linux内核TCP SACK机制存在三个相关的安全漏洞，其最严重的安全漏洞会被远程攻击者利用在运行受影响软件的系统上触发一个内核崩溃，从而影响到系统的可用性。

05

让你的 Python 代码优雅又地道

学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法译序如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth

让你的Python代码更加pythonic

何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所

04

任务调度平台TASKCTL与ETL工具DataStage的深度融合：构建企业数据处理生态

在复杂多变的企业环境中，高效、准确的数据处理是支撑业务决策与运营的核心。本文将深入探讨任务调度平台TASKCTL与ETL工具DataStage的深度融合，通过详尽的代码示例、结合细节以及实际案例的具体描述，展示这两个工具如何携手打造企业数据处理生态。

01

湖仓才是数据智能的未来？那你必须了解下国产唯一开源湖仓了

机器之心发布机器之心编辑部国产唯一的开源数据湖存储框架 LakeSoul 近期发布了 2.0 升级版本，让数据智能触手可及。湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架构的演进方向。当前已有 DeltaLake、Iceberg、Hudi 等国外开源的数据湖存储框架。LakeSoul 是数元灵科技研发的，国产唯一的开源数据湖存储框架，并于近期发布了 2.0 升级版本。本文将结合大数据架构的演变历史及业务需求，深度剖析国产唯一开源湖仓一体框架 LakeSoul 带来的现

03

我从编程教室毕业

这篇文章在我的草稿箱里躺了有一年多，今天总算是发出来了。本文的作者是之前编程教室的实训生之一，原本在汽车制造车间里工作，后来成功转行为一名程序员，从事车载语音识别相关软件的开发。这是他个人转行过程中的一些经验分享。

03

《数源思维》提问工具之“语法套”

《数据思维》面市以后，陆续做了一些线上的分享和课程，跟一些读者也有过交流，发现书写的还是抽象了。往往是有经验的朋友读后有所得，而经验相对缺乏的朋友反而读不出价值，甚至读不懂。

01

Tornado模板对空白字符的处理与解决方案

Tornado模板引擎一直有一个坑，有时候你可能觉得并不影响正常使用，但强迫症就是受不了：模板会去掉每行前后的空格。

03

怎么样才算是精通 Python？

CDA专题线上活动“Python Week”即将上线，一大波Python技能马上来袭，敬请期待！本文是对知乎问题“怎么样才算是精通 Python？”的回答，作者的答案如下： ---- 这个回答可能有点长，我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。精通是个伪

09

Python的enumerate函数

Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱，你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。

02

【11】进大厂必须掌握的面试题-持续集成面试

我将建议您通过对持续集成（CI）进行小的定义来开始此答案。这是一种开发实践，要求开发人员每天多次将代码集成到共享存储库中。然后，每个签入均由自动构建进行验证，从而使团队能够及早发现问题。我建议您说明您在上一份工作中是如何实施的。您可以参考以下给出的示例：

02

【20】进大厂必须掌握的面试题-50个Hadoop面试

“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。

01

Python（一）让你的代码更加pythonic

pythonic就是让你的代码更加具有python特色，通常是利用python独有的一些语法实现的。pythonic的代码往往更加简洁、优美和高效，不信你接着往下瞧：

02

hadoop记录 - 乐享诚美

RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop

03

hadoop记录

RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop

03

89 次荣登活跃榜，最高排名第 9 ，从零学算法第二周周报发布

当搜索一个键时，哈希表使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。

01

Apache Flink 在移动云实时计算的实践

本文整理自移动软件开发工程师谢磊在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。本篇内容主要分为四个部分：

02

数据分析方法——数据分析方法论概述

当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。

02

哈佛教授用3个大数据案例告诉你：大数据，重要的不是数据！

“满城尽谈大数据”，但很多人其实并不理解大数据真正价值是什么，哈佛大学Gary King教授用3个大数据研究案例告诉你：有数据固然好，但是如果没有分析，数据的价值就没法体现。 2017年初，哈佛大学政治学系教授加里·金（Gary King）在上海交通大学举办了一场名为《大数据，重要的不是数据》（Big Data is Not About the Data）的讲座。主讲人Gary King是哈佛大学的校级教授（University Professor）。King教授以实证研究知名，擅长量化研究，其研究涉及

03

对话 Max Tegmark：掌控权必须掌握在人类手中

8月26日，集智俱乐部与腾讯研究院共同举办“AIS²系列学术报告和研讨活动”沙龙，共同提出AIS²倡议，意指AI+Society与AI+Science这两大如火如荼的前沿领域，并预言人工智能即将在跨学科研究中形成的集体涌现。

05

一个完整的项目复盘到底要怎么做？

从计划到执行到复盘，只有复盘整个活动流程，才算做活动项目完整结束，那么，如何真正做好“复盘”这项工作呢？

06

.NET 云原生架构师训练营（建立系统观）--学习笔记

结论二：系统由若干个（实体/部件/模块）组成，每个子实体也同时具有形式和功能属性，能够独立成为一个系统

00

Python爬虫之BeautifulSoup解析之路

上一篇分享了正则表达式的使用，相信大家对正则也已经有了一定的了解。它可以针对任意字符串做任何的匹配并提取所需信息。

01

仓库可视化分拣系统，实现仓储智能化管理！

当前仓储物流作业中很主要的调度工具为行车及叉车，因为没有有效的调度和监管手段，从而导致这两种工具并没有得到充分的利用，只是单纯的吊物、移动货物使用，并不能融入到仓储管理中提高生产效率。

02

阿里大数据工程师讲如何用使用MaxCompute Studio 开发大数据应用

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台，为用户提供了开放的编程接口和 SDK，允许用户在其强大灵活的存储和计算能力之上开发自己的数据应用和系统，创造更大的价值。

00

大数据架构的未来

大家应该都清楚，数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据，可以发现非常有价值的内容，然而传统技术（许多早在40年前设计的，比如RDBMS这样的技术）对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息，以优化客户的参与度和收益，例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭