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先不说楚枫的这般年纪,能够踏入元武一重说明了什么,最主要的是,楚枫在刚刚踏入核心地带时,明明只是灵武七重,而在这两个月不到的时间,连跳两重修为,又跳过一个大境界,踏入了元武一重,这般进步速度,简直堪称变态啊。
“这楚枫不简单,原来是一位天才,若是让他继续成长下去,绝对能成为一号人物,不过可惜,他太狂妄了,竟与龚师兄定下生死约战,一年时间,他再厉害也无法战胜龚师兄。”有人认识到楚枫的潜力后,为楚枫感到惋惜。
“哼,何须一年,此子今日就必败,巫九与龚师兄关系甚好,早就看他不顺眼了,如今他竟敢登上生死台挑战巫九,巫九岂会放过他?”但也有人认为,楚枫今日就已是在劫难逃。
“何人挑战老子?”就在这时,又是一声爆喝响起,而后一道身影自人群之中掠出,最后稳稳的落在了比斗台上。
这位身材瘦弱,身高平平,长得那叫一个猥琐,金钩鼻子蛤蟆眼,嘴巴一张牙带色儿,说话臭气能传三十米,他若是当面对谁哈口气,都能让那人跪在地上狂呕不止。
不过别看这位长得不咋地,他在核心地带可是鼎鼎有名,剑道盟创建者,青龙榜第九名,正是巫九是也。
“你就是巫九?”楚枫眼前一亮,第一次发现,世间还有长得如此奇葩的人。
巫九鼻孔一张,大嘴一咧,拍着那干瘪的肚子,得意洋洋的道:“老子就是巫九,你挑战老子?”
“不是挑战你,是要宰了你。”楚枫冷声笑道。
“好,老子满足你这个心愿,长老,拿张生死状来,老子今日在这里了解了这小子。”巫九扯开嗓子,对着下方吼了一声。
如果他对内门长老这么说话,也就算了,但是敢这么跟核心长老说话的,他可真是算作胆肥的,就连许多核心弟子,都是倒吸了一口凉气,心想这楚枫够狂,想不到这巫九更狂。
不过最让人无言的就是,巫九话音落下不久,真有一位核心长老自人群走出,缓缓得来到了比斗台上,左手端着笔墨,右手拿着生死状,来到了巫九的身前。
“我去,这巫九什么身份,竟能这般使唤核心长老?”有人吃惊不已,那长老修为不低,乃是元武七重,比巫九还要高两个层次,但却这般听巫九的话,着实让人吃惊不已。
“这你就不知道了吧,巫九在前些时日,拜了钟离长老为师尊,已正式得到钟离长老的亲传。”有人解释道。
“钟离长老?可是那位性情古怪的钟离一护?”
“没错,就是他。”
“天哪,巫九竟然拜入了他的门下?”
人们再次大吃一惊,那钟离一护在青龙宗可是赫赫有名,若要是论其个人实力,在青龙宗内绝对能够排入前三,连护宗六老单打独斗都不会是他的对手。
只不过那钟离一护,如同诸葛青云一样,也是一位客卿长老,所以在青龙宗内只是挂个头衔,什么事都不管,更别说传授宗内弟子技艺了,如今巫九竟然能拜入他老人家门下,着实让人羡慕不已。
“恩怨生死台,的确可以决斗生死,但必须要有所恩怨,你们两个人,可有恩怨?”那位长老开口询问道。
来源:机器之心
作者:Peter Gleeson
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被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言,其中肯定有一些你尚未发现的功能。本文或许能够让你学到一些新技巧。
Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一,原因很多,比如:
易于学习
超高的通用性
具备大量模块和库
本文将分享一些使用 Python 的技巧,顺序按照 A-Z 排列。
all or any
Python 非常受欢迎的原因之一是其可读性和表达性。
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:
x = [True, True, False]
ifany(x):
print("At least one True")
ifall(x):
print("Not one False")
ifany(x) and not all(x):
print("At least one True and one False")
bashplotlib
想在控制台中绘图吗?
$ pip install bashplotlib
使用上面的行,即可在控制台中绘图。
collections
Python 有一些很棒的默认数据类型,但有时候它们可能不会尽如你意。
不过,Python 标准库提供了 collections 模块。这个方便的附加组件可以为你提供更多数据类型。
fromcollectionsimportOrderedDict, Counter
# Remembers the order the keys are added!
x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)
# Counts the frequencyofeach character
y = Counter("Hello World!")
dir
你是否想过如何查看 Python 对象内部及其具有哪些属性?
输入以下命令行:
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
当以交互方式运行 Python 时,这可能是一个非常有用的功能,并且可以动态地探索你正在使用的对象和模块。
emoji
是的,真的有。
$ pip install emoji
别以为我不知道你会偷偷试它→→
fromemojiimportemojize
print(emojize(":thumbs_up:"))
from __future__ import
Python 流行的一个结果是,总有新版本正在开发中。新版本意味着新功能——除非你的版本已经过时。
不过,别担心。__ future__模块允许用户导入新版 Python 的功能。这简直就像时间旅行,或者魔法什么的。
from__future__importprint_function
print("Hello World!")
geopy
地理(Geography)对于程序员来说可能是一个具有挑战性的领域。但是 geopy 模块让它变得异常简单。
$ pip install geopy
它通过抽取一系列不同地理编码服务的 API 来工作,使用户获取一个地方的完整街道地址、纬度、经度,甚至海拔高度。
另外一个有用的功能是距离:它可以用你喜欢的度量单位计算出两个位置之间的距离。
fromgeopyimportGoogleV3
place ="221b Baker Street, London"
location = GoogleV3().geocode(place)
print(location.address)
print(location.location)
howdoi
陷入编码问题,却不记得以前见过的解决方案?需要检查 StackOverflow,但不想离开终端?
那么你需要这个有用的命令行工具
$ pip install howdoi
无论你有什么问题都可以问它,它会尽力回答。
$ howdoi vertical align css
$ howdoiforloopinjava
$ howdoi undo commitsingit
但是请注意——它会从 StackOverflow 的最高票答案中抓取代码。也就是说它提供的信息并非总是有用……
$ howdoi exit vim
inspect
Python 的 inspect 模块非常有助于理解问题背后的详情。你甚至可以在 inspect 模块上调用其方法!
下面的代码示例使用 inspect.getsource() 打印自己的源代码。它还使用 inspect.getmodule() 打印定义它的模块。
最后一行代码打印出自己的行号。
importinspect
print(inspect.getsource(inspect.getsource))
print(inspect.getmodule(inspect.getmodule))
print(inspect.currentframe().f_lineno)
当然,除了这些琐碎的用途之外,inspect 模块还能帮助你理解代码正在做的事。你还可以用它编写自文档化代码。
Jedi
Jedi 库是一个自动完成和代码分析的库。它使代码编写变得更快、效果更高。
除非你正在开发自己的 IDE,否则你肯定会对使用 Jedi 库作为编辑插件很感兴趣。
你可能已经在使用 Jedi 了。IPython 项目就使用 Jedi 实现代码自动完成功能。
**kwargs
学习任何语言时都会遇到很多里程碑。对于 Python 来说,理解神秘的**kwargs 语法可能算是其中之一。
词典对象前面的双星号可以让你把该词典的内容作为命名参数输入到函数中。
词典的秘钥是参数名,值是传递给函数的值。你甚至不需要称它为 kwargs!
dictionary = {"a":1,"b":2}
def someFunction(a, b):
print(a + b)
return
# thesedothe same thing:
someFunction(**dictionary)
someFunction(a=1, b=2)
当你想编写能够处理事先未定义的命名参数的函数时,这个很有用。
列表推导式(List comprehensions)
我最喜欢 Python 编程的原因之一是它的列表推导式。
这些表达式使得编写干净易读的代码变得很容易,那些代码读起来几乎像自然语言一样。
numbers = [1,2,3,4,5,6,7]
evens = [xforxinnumbersifx %2is]
odds = [yforyinnumbersify notinevens]
cities = ['London','Dublin','Oslo']
def visit(city):
print("Welcome to "+city)
forcityincities:
visit(city)
map
Python 通过许多内置功能支持函数式编程。map() 函数是最有用的函数之一——特别是当它与 lambda 函数结合使用时。
x = [1,2,3]
y = map(lambda x : x +1, x)
# prints out [2,3,4]
print(list(y))
在上面的例子中,map() 将一个简单的 lambda 函数应用于 x 中的每个元素。它返回一个 map 对象,该对象可以被转换成可迭代的对象,如列表或元组。
newspaper3k
如果你之前没有见过它,那么我建议你先查看:
https://pypi.org/project/newspaper3k/。
它可以帮助你从大量顶级国际出版物中检索到新闻文章和相关元数据。你可以检索图像、文本和作者名。
它还有一些内置的 NLP 功能。
地址:
https://newspaper.readthedocs.io/en/latest/user_guide/quickstart.html#performing-nlp-on-an-article
如果你想在下一个项目中使用 BeautifulSoup 或其它 DIY 网页抓取库,那么不如使用$ pip install newspaper3k,既省时又省事,何乐而不为呢?
运算符重载(Operator overloading)
Python 支持运算符重载。
它实际上是一个简单的概念。你有没有想过为什么 Python 允许用户使用 + 运算符来将数字相加,并级联字符串?这就是运算符重载在发挥作用。
你可以使用 Python 的标准运算符号来定义对象,这样你可以在与这些对象相关的语境中使用它们。
classThing:
def__init__(self,value):
self.__value= value
def __gt__(self, other):
returnself.__value > other.__value
def __lt__(self, other):
returnself.__value
something = Thing(100)
nothing = Thing()
# True
something > nothing
# False
something
#Error
something + nothing
pprint
Python 的默认 print 函数就可以实现打印功能。但如果尝试打印较大的嵌套对象,就会发现打印结果很丑。
这时 Python 标准库的 pretty printer 模块就可以发挥作用了。该模块可以将复杂的结构化对象以一种易读的格式打印出来。
pretty printer 模块:
https://docs.python.org/3/library/pprint.html
Python 开发者的必备技能之一就是处理复杂的数据结构。
importrequests
importpprint
url ='https://randomuser.me/api/?results=1'
users = requests.get(url).json()
pprint.pprint(users)
Queue
Python 支持多线程,而这是由 Python 标准库的 Queue 模块支持的。
该模块允许用户实现队列(queue)数据结构。队列数据结构允许用户根据特定的规则添加和检索条目。
『First in, first out』 (FIFO) 队列允许用户按照对象被添加的顺序来检索对象。『Last in, first out』 (LIFO) 队列允许用户首先访问最新添加的对象。
最后,优先级队列(priority queue)允许用户根据对象对应的优先级类别来检索对象。
如何使用 queue 在 Python 中实现多线程编程,示例详见:
https://www.tutorialspoint.com/python3/python_multithreading.htm。
__repr__
在 Python 中定义一个类别或对象时,以「官方」方式将对象表示为字符串很有用。例如:
>>> file = open('file.txt','r')
>>> print(file)
这使代码 debug 变得简单很多。将字符串添加到类别定义,如下所示:
classsomeClass:
def__repr__(self):
return""
someInstance= someClass()
# prints
print(someInstance)
sh
Python 是一种伟大的脚本语言,不过有时使用标准 os 和 subprocess 库会有点棘手。
sh 库提供了一种不错的替代方案。
sh 库:http://amoffat.github.io/sh/
该库允许用户像使用普通函数一样调用任意程序,这对自动化工作流和任务非常有用。
fromshimport*
sh.pwd()
sh.mkdir('new_folder')
sh.touch('new_file.txt')
sh.whoami()
sh.echo('This is great!')
类型提示(Type hints)
Python 是动态语言。在定义变量、函数、类别等时无需指定数据类型。
这有利于缩短开发周期。但是,简单的类型错误(typing issue)导致的运行时错误真的太烦了。
从 Python 3.5 版本开始,用户可以选择在定义函数时开启类型提示。
def addTwo(x : Int) -> Int:
returnx +2
你还可以定义类型别名:
fromtypingimportList
Vector = List[float]
Matrix = List[Vector]
def addMatrix(a : Matrix,b: Matrix) -> Matrix:
result = []
fori,rowinenumerate(a):
result_row =[]
forj, colinenumerate(row):
result_row += [a[i][j] + b[i][j]]
result += [result_row]
returnresult
x = [[1.0,0.0], [0.0,1.0]]
y = [[2.0,1.0], [0.0,-2.0]]
z = addMatrix(x, y)
尽管非强制,但类型注释可以使代码更易理解。
它们还允许你在运行之前使用类型检查工具捕捉 TypeError。在进行大型复杂项目时执行此类操作是值得的。
uuid
生成通用唯一标识符(Universally Unique ID,UUID)的一种快速简单方法就是使用 Python 标准库的 uuid 模块。
uuid 模块:
https://docs.python.org/3/library/uuid.html
importuuid
user_id = uuid.uuid4()
print(user_id)
这创建了一个随机化后的 128 比特数字,该数字几乎必然是唯一的。
事实上,可以生成 2¹²²可能的 UUID。这个数字超过了 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000。
在给定集合中找出重复数字的可能性极低。即使有一万亿 UUID,重复数字存在的概率也远远低于十亿分之一。
虚拟环境(Virtual environment)
这可能是 Python 中我最喜欢的事物了。
你可能同时处理多个 Python 项目。不幸的是,有时候两个项目依赖于相同依赖项的不同版本。那你要安装哪个版本呢?
幸运的是,Python 支持虚拟环境,这使得用户能够充分利用两种环境。见下列行:
python -m venv my-project
source my-project/bin/activate
pip install all-the-modules
现在你在一台机器上具备独立的多个 Python 版本了。问题解决!
wikipedia
Wikipedia 拥有一个很棒的 API,允许用户以编程方式访问巨大体量的免费知识和信息。
wikipedia 模块使得访问该 API 非常便捷。
Wikipedia 模块:
https://wikipedia.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
importwikipedia
result = wikipedia.page('freeCodeCamp')
print(result.summary)
forlinkinresult.links:
print(link)
和真实的维基百科网站类似,该模块支持多种语言、页面消歧、随机页面检索,甚至还具备 donate() 方法。
xkcd
humour 是 Python 语言的一个关键特征,其名称来自英国喜剧片《蒙提·派森的飞行马戏团》(Monty Python and the Flying Circus)。Python 的很多官方文档引用了该喜剧片最著名的剧情。
幽默感并不限于文档。试着运行下列行:
importantigravity
将打开 xkcd 画的 Python 漫画。不要改变这一点,Python。不要改变。
YAML
YAML 代表 『YAML Ain』t Markup Language』。它是一种数据格式语言,是 JSON 的超集。
与 JSON 不同,它可以存储更复杂的对象并引用自己的元素。你还可以编写注释,使其尤其适用于编写配置文件。
PyYAML 模块(https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation)可以让你在 Python 中使用 YAML。安装:
$ pip install pyyaml
然后导入到项目中:
importyaml
PyYAML 使你能够存储任何数据类型的 Python 对象,以及任何用户定义类别的实例。
zip
给你支最后一招,非常酷。还在用两个列表来组成一部词典吗?
keys = ['a','b','c']
vals = [1,2,3]
zipped = dict(zip(keys, vals))
zip() 内置函数使用多个可迭代对象作为输入并返回元组列表。每个元组按位置索引对输入对象的元素进行分组。
你也可以通过调用*zip() 来「解压」对象。
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