• python基本语法


    基本的 Python 语法:

    1. 变量和数据类型:

      # 定义变量
      x = 5
      
      # 不需要显式声明数据类型,Python 会自动推断
      name = "John"
      
      # 常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等
      my_list = [1, 2, 3]
      my_dict = {'key': 'value'}
      
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    2. 条件语句:

      # if-else 语句
      if x > 0:
          print("Positive")
      elif x == 0:
          print("Zero")
      else:
          print("Negative")
      
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    3. 循环语句:

      # for 循环
      for i in range(5):
          print(i)
      
      # while 循环
      counter = 0
      while counter < 5:
          print(counter)
          counter += 1
      
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    4. 函数:

      # 定义函数
      def greet(name):
          return "Hello, " + name
      
      # 调用函数
      result = greet("Alice")
      print(result)
      
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    5. 列表推导式:

      # 列表推导式用于简化列表的创建
      squares = [x**2 for x in range(5)]
      
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    range(5) 创建了一个包含 0 到 4 的整数序列。
    for x in range(5) 表示对于这个序列中的每个元素 x,执行以下操作:

    x**2 ,即计算 x 的平方。

    整个表达式被放在方括号中 [],这表示我们正在创建一个列表。

    因此,整个列表推导式的含义是,对于范围内的每个数字 x,计算其平方,然后将结果放入列表中。

    在这个例子中,squares 最终会变成包含 [0, 1, 4, 9, 16] 这些数字的列表。

    1. 异常处理:
      # try-except 语句用于捕获和处理异常
      try:
          result = 10 / 0
      except ZeroDivisionError:
          print("Cannot divide by zero!")
      
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    怎么知道返回的是什么类型?

    from openai import OpenAI
    client = OpenAI()
    
    response = client.embeddings.create(
        input="Your text string goes here",
        model="text-embedding-ada-002"
    )
    
    print(type(response))
    print(response.data[0].embedding)
    
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    打印结果:

    <class 'openai.types.create_embedding_response.CreateEmbeddingResponse'>
    [-0.007021796, -0.0052579474, 0.011873218, -0.024888739, -0.024579644, 0.03972522, -0.010065694, -0.009407191, -0.01325742, -0.010025377, -0.011732111, 0.007747493, -0.014164541, 0.007760932, 0.010280715, -0.005053005, 0.022940107, -0.0015496666, 0.015024628, -0.010388226, 0.0048447032, 0.0124578085, 0.0048447032, 0.010892183, -0.006692544, -0.00032316218, 0.0055704005, -0.0125787575, 0.016381951, 0.004488574, 0.0066051916, -0.007183062, -0.015091822, -0.006581674, -0.018505288, 0.0041694012...]
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Shujie_L/article/details/134543230