大家好，在本篇文章中，我們將了解 round() 在 Python 編程中處理十進(jìn)制數(shù)時(shí)對(duì)數(shù)字進(jìn)行四舍五入的方法。
打印或日志記錄是任何編程語(yǔ)言中最常見的事情，也是每個(gè)人都喜歡做的最常見的事情之一。默認(rèn)情況下，在 python 編程中，每個(gè)打印輸出都寫在不同的行中。要在不換行的情況下打印，我們只需向print語(yǔ)句添加一個(gè)參數(shù)或使用內(nèi)置的 Python 庫(kù)（即sys）。
Jupyter notebooks 允許在 markdown 中渲染 LaTeX。通過(guò)這種方式，你可以在筆記本中編寫復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程式。雖然 LaTeX 是科學(xué)文檔的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，但它的語(yǔ)法并不是非常友好和直觀。?handcalcs?是一個(gè)開源庫(kù)，用于將 Python 計(jì)算轉(zhuǎn)換為渲染的 LaTeX：只需編寫符號(hào)公式，然后進(jìn)行數(shù)字替換即可。安裝后（可通過(guò) PyPI 獲得），在最簡(jiǎn)單的情況下，你只需要導(dǎo)入渲染類并使用
Faker是一個(gè)開源 Python 包，可生成合成數(shù)據(jù)，可用于多種用途，例如填充數(shù)據(jù)庫(kù)、進(jìn)行負(fù)載測(cè)試或匿名化生產(chǎn)數(shù)據(jù)以用于開發(fā)或機(jī)器學(xué)習(xí)。生成完全隨機(jī)的數(shù)據(jù)并不是一個(gè)好的選擇：使用 Faker，你可以驅(qū)動(dòng)生成過(guò)程并根據(jù)你的特定需求定制生成的數(shù)據(jù)：這是 Faker 提供的最大價(jià)值。這個(gè)包帶有 23 個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)提供者，一些其他的提供者可以從社區(qū)獲得?？捎玫臄?shù)據(jù)提供程序涵蓋了大多數(shù)數(shù)據(jù)類型和案例，但通過(guò)實(shí)現(xiàn)自定義提供程序，可以通過(guò)任何方式使生成的數(shù)據(jù)更有意義。
當(dāng)我們談?wù)撟詣?dòng)化時(shí)，首先想到的工具之一是 Selenium。我們都知道Selenium WebDriver 是一個(gè)出色的 Web 自動(dòng)化工具。實(shí)施Selenium 自動(dòng)化測(cè)試的主要原因是加速 selenium 測(cè)試。在大多數(shù)情況下，Selenium 的性能比手動(dòng)的要好得多。但是，有時(shí)自動(dòng)化腳本通常運(yùn)行速度較慢。集成和單元測(cè)試比 Selenium 測(cè)試要快得多。有時(shí)，單個(gè)測(cè)試需要幾分鐘才能運(yùn)行，當(dāng)它們的數(shù)量更多時(shí)，速度會(huì)更慢，因?yàn)楹茈y獲得準(zhǔn)確和更快的反饋。但是，你始終可以使用最好的selenium 測(cè)試自動(dòng)
Java 16 引入了一種新Stream.mapMulti方法，允許你用多個(gè)元素替換流中的元素。本篇文章將和大家分享一下 Stream.mapMulti方法在代碼中的具體使用。
在你的應(yīng)用程序上啟用垃圾收集日志具有一定的優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)而言之，垃圾收集日志將幫助你優(yōu)化垃圾收集暫停時(shí)間，提高整體應(yīng)用程序的響應(yīng)時(shí)間，預(yù)測(cè)生產(chǎn)中斷，降低計(jì)算成本。盡管垃圾收集日志具有這些優(yōu)勢(shì)，但我們不確定垃圾收集日志會(huì)給應(yīng)用程序增加什么開銷。因此，我們著手進(jìn)行以下案例研究。
與大多數(shù)工程師的想法相反，垃圾收集對(duì)應(yīng)用程序的影響更為深遠(yuǎn)。為了優(yōu)化內(nèi)存和垃圾收集設(shè)置并解決與內(nèi)存相關(guān)的問(wèn)題，必須分析垃圾收集日志。
