python中eval的用法_eval在python中的用法

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python中eval的用法

Python内置函数一文秒懂Python内置函数概览allall函数要求所有可迭代对象返回的布尔值都为真时才返回True如果可迭代对象为空则返回Falseanyany函数只需可迭代对象中有一个元素返回的布尔值为真就会返回Truebinbin函数将十进制数转换为二进制数结果以0b开头表示二进制boolbool函数将空None0转换为False其他值转换为Trueencoding与解码encoding表示编码bytesdecode表示解码乱码通常是由于编码和解码不匹配造成的Python3默认使用UTF8编码ASCII码不适用于中文解码chrchr函数根据ASCII码打印字符dirdir函数打印出某一对象的方法列表divmoddivmod函数计算商和余数常用于数据分页处理evaleval函数有两种用法将字符串中的数据结构提取出来例如将字符串中的字典格式提取出来将字符串中的表达式进行运算并返回结果这些内置函数是Python编程中非常实用的工具掌握它们可以帮助你更高效地编写代码

Pythoneval魔法执行器eval函数是Python语言中一个非常强大的内置函数它能够接收一个字符串作为输入并执行其中的Python表达式返回计算结果这个函数就像是给你的代码赋予了魔法让它能够动态地执行字符串中的代码举个例子假设我们有一个字符串变量strvar它包含了一个简单的加法运算表达式我们可以使用eval函数来执行这个表达式并获取结果pythonstrvar234resultevalstrvarprintresult输出结果为14在这个例子中eval函数将字符串234作为Python表达式执行其中先执行乘法运算因为乘法运算符的优先级高于加法运算符然后再执行加法运算得到结果14eval函数还能执行一些其他类型的表达式比如包含条件判断的表达式pythonstrvar53and35resultevalstrvarprintresult输出结果为True在这个例子中eval函数将字符串53and35作为Python表达式执行其中and关键字将两个条件连接起来只有当两个条件都为True时整个表达式的结果才为True需要注意的是eval函数执行的代码是直接在Python解释器中执行的因此需要谨慎使用特别是不要执行来自不可信来源的字符串否则可能导致漏洞为了避免这种情况可以使用safeeval函数替代eval函数safeeval函数可以执行与eval相同的操作但它不会执行删除操作符del或引用未定义的变量等危险操作另外需要注意的是eval函数只能执行单个Python表达式而不能执行多条语句或多个表达式如果需要执行多条语句或多个表达式可以使用exec函数exec函数将字符串作为Python代码执行可以执行任意数量的语句和表达式但同样需要注意安全问题

Python编程每日一题函数定义与调用题目来源牛客简单22题目涉及知识点eval函数使用函数定义调用eval函数功能将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果函数定义将多行代码放在一块起名字的过程称为函数定义函数必须先定义后调用语法def函数名函数中的代码def是关键字用来定义函数define的缩写函数名需要遵守标识符的规则处于def缩进中的代码称为函数体函数定义的时候函数体中的代码不会执行在调用的时候才会执行使用多行代码的时候称为函数的调用语法函数名函数调用的时候会执行函数体中的代码函数调用的代码要写在函数体外边使用eval函数时需要注意以下几点eval函数的参数是一个字符串这个字符串必须是一个有效的Python表达式eval函数会执行这个表达式并返回结果注意这可能会带来安全风险因为你可以执行任何代码eval函数的返回值是表达式的计算结果如果是数字字符串或其他数据类型都会被正确返回

Python函数调用九种酷炫方法1直接函数调用这是最简单直接的调用方式只需在函数名后加上括号即可2使用partial函数partial函数可以创建一个新的函数该函数会固定住原函数的部分参数3使用evaleval函数可以动态执行Python代码可以用来调用函数4使用getattrgetattr函数可以获取对象的属性也可以用来调用函数5使用dict通过对象的dict属性可以访问对象的所有属性和方法从而调用函数6使用globalglobal函数可以获取全局变量的值也可以用来调用全局函数7从文本编译和运行可以将Python代码编译成字节码然后动态执行从而实现函数的调用8使用attrgetterattrgetter函数可以从对象的属性中获取值也可以用来调用方法9使用methodcallermethodcaller函数可以调用对象的方法用法与attrgetter类似这些方法展示了Python的灵活性和多样性掌握了这些技巧你的Python编程能力将更上一层楼

Python题48删重复项你是否准备好迎接Python100题的挑战了今天我们来解决第48题删除重复项知识点1eval函数用于执行一个字符串表达式并返回表达式的值2set集合一个无序且不重复的元素集3list列表一种有序的元素集合4notin用法检查一个元素是否不在某个集合中问题给定一个非严格递增排列的数组nums请删除重复出现的元素使每个元素只出现一次返回删除后数组的新长度和新数组元素的相对顺序应保持一致输入11122334输出51234提示使用集合的特性来删除重复项并保持元素的相对顺序你可以尝试使用set来去除重复元素然后将其转换回列表现在就动起手来迎接挑战吧记住Python是一门强大的编程语言掌握它你将能够解决各种复杂的问题加油

PyTorch常见错误大揭秘1RuntimeErrorCUDAoutofmemoryGPU显存不足无法为新张量或模型分配足够内存RuntimeErrorsizemismatch张量形状不匹配如在矩阵乘法或拼接操作中IndexErrorindexoutofrangeindimension访问张量维度时索引超出该维度范围RuntimeErrorinconsistenttensorsizes操作需要相同尺寸的张量但输入张量大小不一致如在torchcat操作中TypeErrorexpectedTensoraselement操作中输入的不是Tensor类型而是其他数据类型ImportErrorNomodulenamedtorch未安装PyTorch或Python环境配置错误RuntimeErrorcudnnRNNbackwardcanonlybecalledintrainingmode在使用CuDNN加速的RNN反向传播时模型处于评估模式modeleval但尝试反向传播ValueErrorExpectedinputbatchsizeNtomatchtargetbatchsizeM输入和目标的batchsize不匹配通常发生在训练时的损失计算中AttributeErrorTensorobjecthasnoattributecuda在调用cuda方法时张量未创建为Tensor对象或使用了错误的对象类型

Python基础函数进阶篇Python函数进阶之旅带你探索更多高级功能1递归函数一种自我调用的函数用于解决复杂问题2嵌套函数内部函数可以在外部函数中定义并调用3nonlocal关键字用于指定变量在嵌套作用域中的非局部引用4LEGB规则解释Python中变量查找的顺序5lambda表达式和匿名函数简洁定义函数的方式一行代码搞定6eval函数将字符串当作表达式来求值但需注意安全风险快来挑战这些高级功能提升你的Python编程技能吧

Python基础编程指南从零开始到实战1程序格式与缩进Python程序的结构主要通过缩进来体现通常使用四个空格来表示一级缩进2注释单行注释使用符号而多行注释则可以使用三个单引号或双引号3命名规范与保留字变量命名规则名称的第一个字符必须是英文字母或下划线名称的第一个字符之后可以使用英文字母下划线或数字名称不能使用Python的关键字或保留字符名称区分大小写单词之间使用下划线连接4赋值语句单变量赋值n3多变量赋值xyz123交换赋值xyyx5input函数输入函数input提示性文本返回值为字符串类型提示文本可以使用单引号或双引号6eval函数eval函数用于执行字符串中的Python代码并返回结果例如eval12返回值为3int类型7print函数输出函数括号内逗号表示输出空格如print12输出结果为12print默认输出后换行使用end可以避免换行使用r转义符可以将输出指针移到行首如print学习Pythonend再输出学习结果为学习Python8range函数rangeN生成从0到N1的整数序列共N个rangeMN生成从M到N1的整数序列共NM个rangeMNS生成从M到N1的整数序列步长为S负数表示倒序生成例如range152结果为249type函数type函数用于查看数据类型例如type1结果为inttypePython结果为str

StarCoder2LLM大突破指令优化是一种微调技术旨在让大型语言模型LLMs能够遵循自然和人类编写的指令然而对于编程任务大多数模型都在人类编写的指令成本高或由大型专有LLMs生成的指令可能受限上进行调优我们引入了StarCoder215BInstructv01这是第一个完全自对齐的代码LLM采用完全许可和透明的流程进行训练我们的开源流程使用StarCoder215B生成数千个指令响应对然后用这些对进行微调无需依赖人类注释或来自大型专有LLMs的蒸馏数据StarCoder215BInstruct在HumanEval上的得分达到了726甚至超越了CodeLlama70BInstruct的720得分在LiveCodeBench上的进一步评估显示自对齐模型甚至优于在GPT4从中提取的数据上训练的同一模型这表明LLM可能更有效地从其自身分布的数据中学习而不是从教师LLM的偏移分布中学习总体来说这项研究提出了一个全新的数据生成流程包括从巨大的具有许可许可证的源代码库中提取高质量和多样化的种子函数创建各种包含种子函数中存在的不同代码概念的代码指令并对每个指令生成一个通过执行指导的自验证的高质量响应这个流程最终生成了一个由25万个Python函数组成的数据集再通过SelfOSSInstruct从给定的种子代码片段中生成多样化的指令最后通过执行测试来自验证响应的质量在EvalPlus基准测试中StarCoder215BInstruct是首个达到70HumanEval得分并且拥有全透明和全许可流程的代码LLM在LiveCodeBench和DS1000等其他基准测试中StarCoder215BInstruct也表现出强大的性能这项研究首次表明我们可以创建强大的指令调节代码模型而无需依赖于强大的教师模型如GPT4我们已经公开发布了我们的数据集和整个流程包括数据收集和训练期望这一开创性的工作能够激发更多未来在这个领域的研究和开发

北航新基准测多语言DebugMdEval大规模多语言代码调试基准研究背景现有的编程基准主要集中在Python上语言多样性有限无法充分评估LLMs在多种编程语言中的调试能力为了推动多语言代码调试的研究北京航空航天大学和MAP的研究团队提出了MdEval这是一个包含18种编程语言36K个测试样本的大规模多语言调试基准MdEval的关键创新18种编程语言MdEval涵盖了包括CCJavaJavaScriptPythonRust等在内的18种编程语言确保了广泛的语言多样性任务类型丰富MdEval不仅包括自动化程序修复APR任务还涵盖了代码审查CR和错误识别BI任务全面评估LLMs在不同调试场景中的表现调试指令语料库MDEVALINSTRUCT研究团队通过向正确的多语言查询和解决方案中注入错误构建了一个调试指令语料库MDEVALINSTRUCT这个语料库为训练和评估多语言调试模型提供了丰富的资源xDebugCoder基于MDEVALINSTRUCT研究团队训练了一个名为xDebugCoder的多语言调试器专门用于处理各种编程语言中的错误如Rust中的MissingMut和C中的MisusedMacroDefinition开源与闭源模型对比实验结果显示开源模型与闭源LLMs如GPT和Claude系列之间存在显著的性能差距表明开源模型在多语言代码调试方面仍有很大的提升空间改进方向明确通过MDEVAL的评估研究人员发现了现有LLMs在多语言代码调试中的不足之处为未来的研究提供了明确的改进方向实验结果多语言调试能力提升实验表明经过MDEVAL训练的xDebugCoder在多种编程语言的调试任务中表现出色特别是在处理低资源语言时性能提升尤为明显任务类型差异不同的调试任务对模型的要求不同例如自动化程序修复任务需要模型具备更强的代码生成能力而代码审查任务则更注重模型的理解和分析能力语言多样性的重要性MDEVAL的引入强调了语言多样性在代码调试中的重要性未来的LLMs应更加关注多语言能力的提升以应对更广泛的编程需求总结MDEVAL通过构建大规模多语言调试基准成功推动了多语言代码调试的研究弥合了现有编程基准在语言多样性方面的不足

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