python代码静态检查

① python和静态方法问题，怎么解决

在学习python代码时，看到有的类的方法中第一参数是cls，有的是self，经过了解得知，python并没有对类中方法的第一个参数名字做限制，可以是self，也可以是cls，不过根据人们的惯用用法，self一般是在实例方法中使用，而cls则一般在类方法中使用，在静态方法中则不需要使用一个默认参数。在下面的代码中，InstanceMethod类的方法中，第一个参数是默认的self，在这里可以把self换成任何名字来表示，不会有任何影响。在类调用的时候，需要满足参数的个数要求（参数中含有*args是例外)，例如13行中，类调用没有参数的时候，会提示错误。同样，实例方法的参数个数也应该满足要求，例如16行中也会报错。实例方法的一个主要特点就是需要绑定到一个对象上，python解析器会自动把实例自身传递给方法，如14行所示，而直接使用InstanceMethod.f1()调用方法是不行的。

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class InstanceMethod(object): def __init__(self, a): self.a = a def f1(self): print 'This is {0}.'.format(self) def f2(self, a): print 'Value:{0}'.format(a)if __name__ == '__main__': # im = InstanceMethod() im = InstanceMethod('233') im.f1() # im.f2() im.f2(233)

静态方法和类方法都需要使用修饰器，分别使用的是staticmethod和classmethod。静态方法是和类没有关系的，我觉得就是包装在类中的一般方法，如下例子中，调用静态方法使用实例和不使用实例都是可以的。类方法中，默认的第一个参数使用的是cls，类方法也可以不需要实例而直接使用类调用。对于这三种不同的方法，使用方法如下例所示。那么问题来了，既然有了实例方法，类方法和静态方法与之相比又有什么好处呢？
在类方法中，不管是使用实例还是类调用方法，都会把类作为第一个参数传递进来，这个参数就是类本身。如果继承了这个使用类方法的类，该类的所有子类都会拥有了这个方法，并且这个方法会自动指向子类本身，这个特性在工厂函数中是非常有用的。静态方法是和类与实例都没有关系的，完全可以使用一般方法代替，但是使用静态方法可以更好的组织代码，防止代码变大后变得比较混乱。类方法是可以替代静态方法的。静态方法不能在继承中修改。

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class test(object): def instance_method(self): print 'This is {0}'.format(self) @staticmethod def static_method(): print 'This is static method.' @classmethod def class_method(cls): print 'This is {0}'.format(cls)if __name__ == '__main__': a = test() a.instance_method() a.static_method() a.class_method() print '----------------------------------------' # test.instance_method() test.static_method() test.class_method()

② python 类方法，静态方法，普通方法比较2019-03-22

1.类方法用@classmethod:

        用途：一般用来对类属性进行限制性操作

        用法：该方法的调用者（不管是类调用还是实例调用），会默认把该类作为第一个参数传进来（调用者不必显示指定），这样该方法内部可以获取到该类，从而对类属性进行操作。实际用途可以用来限制对类属性的访问，不管是类调用还是实例调用，能保证修改的都是类属性。

2.静态方法用@staticmethod:

        用途：用来实现工具性方法

        用法：如果方法内部没有涉及到对实例属性的操作，可以把该方法定义为静态方法，不管是类调用还是实例调用，都能直接调用该方法实现相应功能。

3.普通方法：

        用途：实例调用的方法

        用法：方法内部涉及到对实例属性的操作，实例调用该方法时会自动默认将实例的引用作为第一个参数传进去。也可以用类直接访问，不过这样访问时需要手动传入第一个参数，也就是一个实例的引用。

附加： @property的使用（从语义规范上来说，只用于普通方法，也就是对实例变量进行控制，但也可以强行用来对类变量进行控制）

对私有变量的控制访问可以借鉴java的get、set方式。这没有任何问题。唯一的问题就是不直观，把对变量的访问变成了对方法的访问。而@property的作用就是还原这种直观的访问方式，可以像访问变量一样访问@property修饰的方法。注意：如果不想让别人修改某变量，可以用不写@XXX.setter方法来实现。

总结：不管方法是哪一种方法（类方法，静态方法，还是普通的实例方法），都可以用类直接访问和用实例进行访问，只是参数多传一个多传一个的问题。更重要的是语义的规范，语法上没什么问题。

③ sublime text 3 python静态语法检查时报错但是程序能运行

指定是不要分号的 Python 不用“;”

Python 主要靠换行和缩进的（缩进不要用Tab）

你那个语法检测 他有些是语法错误 有些是格式错误吧

有些要留个空格啊 有些又不要空格啊 这些都是格式

是为了方便阅读代码的 不遵守也行的 只要过一段时间后 你自己还看得懂

语法错误就不行的 他就没法执行了

看看这个有没有帮助

Python flake8 错误提示及解决方法

Python之PEP8编码规范

按你的代码试的结果 全好

你看你那些红色的叹号应该就是语法错误 黄色的叹号就是格式问题

④ python的性能

PPT的性能，这个你也找找这方面的消息吧，关于这个性能的一些介绍上多了解一下这个情况。

⑤ 3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 --> 梯度 --> 非极大值抑制 --> 滞后阈值

5 代码：

6 操作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 操作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

⑥ python静态方法怎么调用

python静态方法的调用：1、利用“类名.静态方法”调用静态方法；2、利用“实例.静态方法”调用静态方法。
下面代码显示了使用类名调用和实例调用。
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