积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(15)Python(15)

语言

全部英语(15)

格式

全部PDF文档 PDF(15)
 
本次搜索耗时 0.899 秒,为您找到相关结果约 15 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • Python
  • 全部
  • 英语
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    hex() 'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计 算分隔符的位置,负值则是从左开始。 4.8. 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 49 The Python Library Reference 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 牌字符串。 任何额外的序列元素都会被忽略。 重构的脚本以单个字符串的形式返回。结果被保证为标记回与输入相匹配,因此转换是无损的,并 保证来回操作。该保证只适用于标记类型和标记字符串,因为标记之间的间距(列位置)可能会改 变。 它返回字节,使用ENCODING 标记进行编码,这是由tokenize() 输出的第一个标记序列。如果 输入中没有编码令牌,它将返回一个字符串。 tokenize()
    0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    hex() 'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计 算分隔符的位置,负值则是从左开始。 4.8. 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 49 The Python Library Reference 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 牌字符串。 任何额外的序列元素都会被忽略。 重构的脚本以单个字符串的形式返回。结果被保证为标记回与输入相匹配,因此转换是无损的,并 保证来回操作。该保证只适用于标记类型和标记字符串,因为标记之间的间距(列位置)可能会改 变。 它返回字节,使用ENCODING 标记进行编码,这是由tokenize() 输出的第一个标记序列。如果 输入中没有编码令牌,它将返回一个字符串。 tokenize()
    0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    hex() 'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出中。 默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计算分隔 符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 牌字符串。任 何额外的序列元素都会被忽略。 重构的脚本以单个字符串的形式返回。结果被保证为标记回与输入相匹配,因此转换是无损的,并保 证来回操作。该保证只适用于标记类型和标记字符串,因为标记之间的间距(列位置)可能会改变。 它返回字节,使用ENCODING 标记进行编码,这是由tokenize() 输出的第一个标记序列。如果输入 中没有编码令牌,它将返回一个字符串。 tokenize() 需
    0 码力 | 2052 页 | 9.74 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.10.15

    'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认情况下,该分隔符会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。 正值会从右开始计算分隔符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 ascent - 基线和最高点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重 叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 25.3. tkinter.font --- Tkinter 字体封装
    0 码力 | 2072 页 | 10.39 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.10.15

    'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出中。 默认情况下,该分隔符会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会 从右开始计算分隔符的位置,负值则是从左开始。 56 Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 >>> value 361 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 ascent - 基线和最高点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 tkinter.font.families(root=None, displayof=None)
    0 码力 | 2207 页 | 10.45 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.9.20

    hex() 'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出中。 默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计算分隔 符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 ascent - 基线和最高点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 tkinter.font.families(root=None, displayof=None)
    0 码力 | 2146 页 | 10.17 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.9.20

    hex() 'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计 算分隔符的位置,负值则是从左开始。 50 Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.9.20 >>> value 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 ascent - 基线和最高点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离(在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重 叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 1302 Chapter 25. Tk 图形用户界面 (GUI) The
    0 码力 | 2015 页 | 10.12 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.13

    'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认情况下,该分隔符会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。 正值会从右开始计算分隔符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大 于 n。如果连一个数据点都没有则会引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 - 基线和最高点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 tkinter.font.families(root=None, displayof=None)
    0 码力 | 2246 页 | 11.74 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.11.10

    'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认情况下,该分隔符会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。 正值会从右开始计算分隔符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 - 基线和最高点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 tkinter.font.families(root=None, displayof=None)
    0 码力 | 2248 页 | 11.10 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.12

    'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读,你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认情况下,该分隔符会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。 正值会从右开始计算分隔符的位置,负值则是从左开始。 >>> value = b'\xf0\xf1\xf2' >>> value.hex('-') 'f0-f1-f2' >>> value.hex('_' 中数据点的数量应当大 于 n。如果数据点的数量小于两个则将引发StatisticsError。 分隔点是通过对两个最接近的数据点进行线性插值得到的。例如,如果一个分隔点落在两个样本值 100 和 112 之间距离三分之一的位置,则分隔点的取值将为 104。 method 用于计算分位值,它会由于 data 是包含还是排除总体的最低和最高可能值而有所不同。 默认 method 是“唯一的”并且被用于在总 - 基线和最高点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) descent - 基线和最低点之间的距离 (在该字体中的一个字符可以占用的空间中) linespace - 所需最小垂直间距(在两个 该字体的字符间,使得这两个字符在垂直方向上不重叠)。 fixed - 如果该字体宽度被固定则为 1,否则为 0。 tkinter.font.families(root=None, displayof=None)
    0 码力 | 2253 页 | 11.81 MB | 9 月前
    3
共 15 条
  • 1
  • 2
前往
页
相关搜索词
Python标准参考指南3.8203.10153.93.133.11103.12
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩