【自适应目录源码】【打开图片源码】【w5100源码】1元支付源码_一元支付木马

2024-11-08 06:10:47 来源:源码免杀输入表 分类:百科

1.制作一个像1元云购这样的元支app多少钱
2.求一元二次方程JAvascript
3.说说 Python 的元编程

1元支付源码_一元支付木马

制作一个像1元云购这样的app多少钱

       无论是怎么样的软件,都是付源有bug的,所以网络上承诺的码元木马自适应目录源码功能很强的,都不可能帮你解决所以问题,支付所以大部分是元支打开图片源码不断的修改源码,处理各类bug,付源w5100源码增加个性化的码元木马功能,因此除非你自己懂技术,支付或者有技术合作伙伴,元支否则你会很麻烦,付源另外现在的码元木马云购支付也是在打擦边球,以后会不会整顿还不知道。支付最后说一下本人做云购这套系统,元支精灵做天源码包括原生安卓和ios app已经将近2年,付源也不敢保证给别人装一套系统一劳永逸。码元木马5折卡 源码

求一元二次方程JAvascript

       以下是全部的源代码,经过火狐3.和IE7测试,绝对符合你的要求

       <html>

       <head>

       <script type="text/javascript">

       function jisuan(){

       var a=parseInt(document.getElementById("a").value);

       var b=parseInt(document.getElementById("b").value);

       var c=parseInt(document.getElementById("c").value);

       var x1=document.getElementById("x1");

       var x2=document.getElementById("x2");

       var inf=document.getElementById("inf");

       inf.value="小提示:此方程的解应经求出";

       var xx1=(-b-Math.pow(b*b-4*a*c,0.5))/(2*a);

       var xx2=(-b+Math.pow(b*b-4*a*c,0.5))/(2*a);

       x1.value="x1= "+xx1;x2.value="x2= "+xx2;

       if(x1.value=="x1= NaN"){ inf.value="小提示:此方程无解";}

       if(a+b+c!=a+b+c){ inf.value="小提示:a,b,c只能是数字";}

       }

       </script>

       </head>

       <body>

       <form>

       <input id="a" type="text" value="a" size="3"/>x*x+

       <input id="b" type="text" value="b" size="3"/>x+

       <input id="c" type="text" value="c" size="3"/>=0<br/><br/>

       <input id="do" type="button" value="解" onclick="jisuan()"/>

       <input id="x1" type="text" value="x1=" size=""/>

       <input id="x2" type="text" value="x2=" size=""/><br/><br/>

       <input id="inf" type="text" value="小提示:请分别填入a,b,c的值" size=""/>

       <input type="reset" value="清除"/>

       </form>

       </body>

       </html>

说说 Python 的元编程

       æåˆ°å…ƒè¿™ä¸ªå­—,你也许会想到元数据,元数据就是描述数据本身的数据,元类就是类的类,相应的元编程就是描述代码本身的代码,元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。主要技术是使用装饰器、元类、描述符类。

       æœ¬æ–‡çš„主要目的是向大家介绍这些元编程技术,并且给出实例来演示它们是怎样定制化源代码的行为。

       è£…饰器 装饰器就是函数的函数,它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数,在不改变原来函数代码的情况下为其增加新的功能,比如最常用的计时装饰器:

from functools import wrapsdef timeit(logger=None):"""耗时统计装饰器,单位是秒,保留 4 位小数"""def decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()if logger:logger.info(f"{ func.__name__} cost { end - start :.4f} seconds")else:print(f"{ func.__name__} cost { end - start :.4f} seconds")return resultreturn wrapperreturn decorator

       (注:比如上面使用 @wraps(func) 注解是很重要的, 它能保留原始函数的元数据) 只需要在原来的函数上面加上 @timeit() 即可为其增加新的功能:

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds

       ä¸Šé¢çš„代码跟下面这样写的效果是一样的:

test_timeit = timeit(test_timeit)test_timeit()

       è£…饰器的执行顺序 当有多个装饰器的时候,他们的调用顺序是怎么样的?

       å‡å¦‚有这样的代码,请问是先打印 Decorator1 还是 Decorator2 ?

from functools import wrapsdef decorator1(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print('Decorator 1')return func(*args, **kwargs)return wrapperdef decorator2(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print('Decorator 2')return func(*args, **kwargs)return wrapper@decorator1@decorator2def add(x, y):return x + yadd(1,2)# Decorator 1# Decorator 2

       å›žç­”这个问题之前,我先给你打个形象的比喻,装饰器就像函数在穿衣服,离它最近的最先穿,离得远的最后穿,上例中 decorator1 是外套,decorator2 是内衣。

       add = decorator1(decorator2(add))

       åœ¨è°ƒç”¨å‡½æ•°çš„时候,就像脱衣服,先解除最外面的 decorator1,也就是先打印 Decorator1,执行到 return func(

       args, kwargs) 的时候会去解除 decorator2,然后打印 Decorator2,再次执行到 return func(

       args, kwargs) 时会真正执行 add() 函数。

       éœ€è¦æ³¨æ„çš„是打印的位置,如果打印字符串的代码位于调用函数之后,像下面这样,那输出的结果正好相反:

def decorator1(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)print('Decorator 1')return resultreturn wrapperdef decorator2(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)print('Decorator 2')return resultreturn wrapper

       è£…饰器不仅可以定义为函数,也可以定义为类,只要你确保它实现了__call__() 和 __get__() 方法。

       å…ƒç±» Python 中所有类(object)的元类,就是 type 类,也就是说 Python 类的创建行为由默认的 type 类控制,打个比喻,type 类是所有类的祖先。我们可以通过编程的方式来实现自定义的一些对象创建行为。

       å®šä¸€ä¸ªç±»ç»§æ‰¿ type ç±» A,然后让其他类的元类指向 A,就可以控制 A 的创建行为。典型的就是使用元类实现一个单例:

class Singleton(type):def __init__(self, *args, **kwargs):self._instance = Nonesuper().__init__(*args, **kwargs)def __call__(self, *args, **kwargs):if self._instance is None:self._instance = super().__call__(*args, **kwargs)return self._instanceelse:return self._instanceclass Spam(metaclass=Singleton):def __init__(self):print("Spam!!!")

       å…ƒç±» Singleton 的__init__和__new__ 方法会在定义 Spam 的期间被执行,而 __call__方法会在实例化 Spam 的时候执行。

       descriptor 类(描述符类)

       descriptor 就是任何一个定义了 __get__(),__set__()或 __delete__()的对象,描述器让对象能够自定义属性查找、存储和删除的操作。这里举官方文档[1]一个自定义验证器的例子。

       å®šä¹‰éªŒè¯å™¨ç±»ï¼Œå®ƒæ˜¯ä¸€ä¸ªæè¿°ç¬¦ç±»ï¼ŒåŒæ—¶è¿˜æ˜¯ä¸€ä¸ªæŠ½è±¡ç±»ï¼š

from abc import ABC, abstractmethodclass Validator(ABC):def __set_name__(self, owner, name):self.private_name = '_' + namedef __get__(self, obj, objtype=None):return getattr(obj, self.private_name)def __set__(self, obj, value):self.validate(value)setattr(obj, self.private_name, value)@abstractmethoddef validate(self, value):pass

       è‡ªå®šä¹‰éªŒè¯å™¨éœ€è¦ä»Ž Validator 继承,并且必须提供 validate() 方法以根据需要测试各种约束。

       è¿™æ˜¯ä¸‰ä¸ªå®žç”¨çš„数据验证工具:

       OneOf 验证值是一组受约束的选项之一。

class OneOf(Validator):def __init__(self, *options):self.options = set(options)def validate(self, value):if value not in self.options:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be one of { self.options!r}')

       Number 验证值是否为 int 或 float。根据可选参数,它还可以验证值在给定的最小值或最大值之间。

class Number(Validator):def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):self.minvalue = minvalueself.maxvalue = maxvaluedef validate(self, value):if not isinstance(value, (int, float)):raise TypeError(f'Expected { value!r} to be an int or float')if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be at least { self.minvalue!r}')if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no more than { self.maxvalue!r}')

       String 验证值是否为 str。根据可选参数,它可以验证给定的最小或最大长度。它还可以验证用户定义的 predicate。

class String(Validator):def __init__(self, minsize=None, maxsize=None, predicate=None):self.minsize = minsizeself.maxsize = maxsizeself.predicate = predicatedef validate(self, value):if not isinstance(value, str):raise TypeError(f'Expected { value!r} to be an str')if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no smaller than { self.minsize!r}')if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no bigger than { self.maxsize!r}')if self.predicate is not None and not self.predicate(value):raise ValueError(f'Expected { self.predicate} to be true for { value!r}')

       å®žé™…应用时这样写:

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds0

       æè¿°å™¨é˜»æ­¢æ— æ•ˆå®žä¾‹çš„创建:

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds1

       æœ€åŽçš„话 关于 Python 的元编程,总结如下:

       å¦‚果希望某些函数拥有相同的功能,希望不改变原有的调用方式、不写重复代码、易维护,可以使用装饰器来实现。

       å¦‚果希望某一些类拥有某些相同的特性,或者在类定义实现对其的控制,我们可以自定义一个元类,然后让它类的元类指向该类。

       å¦‚果希望实例的属性拥有某些共同的特点,就可以自定义一个描述符类。

       ä»¥ä¸Šå°±æ˜¯æœ¬æ¬¡åˆ†äº«çš„所有内容,如果你觉得文章还不错,欢迎关注公众号:Python编程学习圈,每日干货分享,内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django,爬虫,云计算等等。或是前往编程学习网,了解更多编程技术知识。

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