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带有 MODE_PRIVATE、MODE_WORLD_READABLE、MODE_WORLD_WRITABLE 的 Android SharedPreferences

Android中的SharedPreferences是应用程序本地的,不会在不同应用程序之间共享。当我说SharedPreferencespreferences=getSharedPreferences(PREF_NAME,MODE_WORLD_READABLE);设置此首选项MODE_WORLD_READABLE、MODE_WORLD_WRITABLE或MODE_PRIVATE? 最佳答案 getSharedPreferences(Stringname,intmode)解释hereMODE_PRIVATE:Filecreation

c++ - 从第二个(或第 n 个)项开始循环 C++ 迭代器

我正在寻找一种可读、优雅的方式在C++中执行以下操作,此处以Python显示:fordatumindata[1:]:#dowork.有问题的数据上的迭代器可能不支持随机访问迭代器,所以我不能只使用:for(mIter=data.begin()+1;mIter!=data.end();mIter++)我想出的最好的如下:iterable::iteratormIter=data.begin();for(mIter++;mIter!=allMjds.end();mjdIter++){//dowork.}它不是太长,但它几乎不是说明性的-乍一看它实际上看起来像是一个错误!我猜另一种解决方案是使

c++ - 从第二个(或第 n 个)项开始循环 C++ 迭代器

我正在寻找一种可读、优雅的方式在C++中执行以下操作,此处以Python显示:fordatumindata[1:]:#dowork.有问题的数据上的迭代器可能不支持随机访问迭代器,所以我不能只使用:for(mIter=data.begin()+1;mIter!=data.end();mIter++)我想出的最好的如下:iterable::iteratormIter=data.begin();for(mIter++;mIter!=allMjds.end();mjdIter++){//dowork.}它不是太长,但它几乎不是说明性的-乍一看它实际上看起来像是一个错误!我猜另一种解决方案是使

python - 是否有 IDE/实用程序来重构 Python * 导入以使用标准 module.member 语法?

我最近的任务是维护大量使用frommoduleimport*的代码。这个代码库已经变得足够大,以至于导入冲突/命名模糊/“这个函数到底是从哪里来的,大约有八个导入的模块有一个同名?!”主义变得越来越普遍。展望future,我一直在使用显式成员(即importmodule...module.object.function()以使我所做的维护工作更具可读性。但我想知道:是否有一个IDE或实用程序可以稳健地解析Python代码并将*import语句重构为模块import语句,然后将完整的模块路径添加到对该模块成员的所有引用?我们没有大量使用元编程/反射/inspect/monkeypatch

python - 是否有 IDE/实用程序来重构 Python * 导入以使用标准 module.member 语法?

我最近的任务是维护大量使用frommoduleimport*的代码。这个代码库已经变得足够大,以至于导入冲突/命名模糊/“这个函数到底是从哪里来的,大约有八个导入的模块有一个同名?!”主义变得越来越普遍。展望future,我一直在使用显式成员(即importmodule...module.object.function()以使我所做的维护工作更具可读性。但我想知道:是否有一个IDE或实用程序可以稳健地解析Python代码并将*import语句重构为模块import语句,然后将完整的模块路径添加到对该模块成员的所有引用?我们没有大量使用元编程/反射/inspect/monkeypatch

python - 将 jupyter notebook 转为 python 脚本的最佳实践

Jupyter(iPython)笔记本当之无愧地被称为代码原型(prototype)设计和交互式执行各种机器学习工作的好工具。但是我在使用的时候,难免会遇到这样的情况:笔记本很快变得过于复杂和凌乱,无法作为笔记本进一步维护和改进,我必须从中制作python脚本;当涉及到生产代码(例如,需要每天重新运行的代码)时,笔记本再次不是最佳格式。假设我已经在jupyter中开发了一个完整的机器学习管道,其中包括从各种来源获取原始数据、清理数据、特征工程和训练模型。现在,用高效和可读的代码来制作脚本的最佳逻辑是什么?到目前为止,我曾经用几种方法来解决它:只需将.ipynb转换为.py,只需稍作更改

python - 将 jupyter notebook 转为 python 脚本的最佳实践

Jupyter(iPython)笔记本当之无愧地被称为代码原型(prototype)设计和交互式执行各种机器学习工作的好工具。但是我在使用的时候,难免会遇到这样的情况:笔记本很快变得过于复杂和凌乱,无法作为笔记本进一步维护和改进,我必须从中制作python脚本;当涉及到生产代码(例如,需要每天重新运行的代码)时,笔记本再次不是最佳格式。假设我已经在jupyter中开发了一个完整的机器学习管道,其中包括从各种来源获取原始数据、清理数据、特征工程和训练模型。现在,用高效和可读的代码来制作脚本的最佳逻辑是什么?到目前为止,我曾经用几种方法来解决它:只需将.ipynb转换为.py,只需稍作更改

java - 在对象上调用 getter 与将其存储为局部变量(内存占用、性能)

在下面的代码中,我们调用listType.getDescription()两次:for(ListTypelistType:this.listTypeManager.getSelectableListTypes()){if(listType.getDescription()!=null){children.add(newSelectItem(listType.getId(),listType.getDescription()));}}我倾向于重构代码以使用单个变量:for(ListTypelistType:this.listTypeManager.getSelectableListTyp

java - 在对象上调用 getter 与将其存储为局部变量(内存占用、性能)

在下面的代码中,我们调用listType.getDescription()两次:for(ListTypelistType:this.listTypeManager.getSelectableListTypes()){if(listType.getDescription()!=null){children.add(newSelectItem(listType.getId(),listType.getDescription()));}}我倾向于重构代码以使用单个变量:for(ListTypelistType:this.listTypeManager.getSelectableListTyp

java - StringBuilder/StringBuffer 与 "+"运算符

我正在阅读“Better,Faster,LighterJava”(作者BruceTate和JustinGehtland)并且熟悉敏捷类型团队的可读性要求,例如RobertMartin在他的干净的编码书籍。在我现在所在的团队中,我被明确告知不要使用+运算符,因为它会在运行时创建额外的(和不必要的)字符串对象。但是这个article,写回'04谈论对象分配是如何大约10条机器指令。(基本上免费)它还谈到了GC如何在这种环境中帮助降低成本。使用+、StringBuilder或StringBuffer之间的实际性能权衡是什么?(在我的例子中,它是StringBuffer,因为我们仅限于Java