CommonMark для блоков HTML была разработана, чтобы упростить синтаксический анализ необработанных блоков HTML (без неопределенного упреждения или полной реализации синтаксического анализа HTML), а также дать авторам возможность включать содержимое CommonMark в теги HTML на уровне блоков, если они хотеть. Но результат довольно сложный: семь различных пар начальных и конечных условий.Правила встроенного HTML также сложны и содержат большое количество определений.

Кроме того, поскольку Markdown стал полезен не только для создания HTML, но и для создания документов в различных форматах, то, как HTML выделяется для прямой передачи, стало казаться несколько произвольным. Те, кто пишет в других форматах, также выиграют от возможности передавать необработанный контент.

Как исправить необработанный HTML

Вместо передачи необработанного HTML мы должны ввести специальный синтаксис, который позволяет передавать необработанный контент любого формата.Для этого мы можем перегрузить наши существующие контейнеры для необработанных строк: интервалы кода и блоки кода:

  Это необработанный HTML: `` {= html}.

А вот блок HTML:

`` {= html}

 

``  

Но мы тоже можем сделать LaTeX:

  "" {= латекс}
\ begin {tikzpicture}
\ node [внутренний sep = 0pt] (рассел) в точке (0,0)
    {\ includegraphics [width = 0,25 \ textwidth] {bertrand_russell.jpg}};
\ node [inner sep = 0pt] (белая точка) в точке (5, -6)
    {\ includegraphics [ширина =.25 \ textwidth] {alfred_north_whitehead.jpg}};
\ draw [<->, толстый] (russell.south east) - (whitehead.northwest)
    узел [midway, fill = white] {Principia Mathematica};
\ end {tikzpicture}
``  

Мы могли даже передавать различный необработанный контент в разные форматы, например, включая HTML и LaTeX версии сложной фигуры.

5. Списки и пустые строки

Может ли список прерывать абзац, как этот?

  Абзац тест.
- Пункт один
- Товар второй  

Исходная документация по синтаксису Markdown не решает этого, а Markdown.pl и его набор тестов требуют пустую строку между текстом абзаца и следующим списком. Как показывает набор тестов, это требование было введено, чтобы избежать случайного создания списков такими вещами, как:

  Я думаю, он весил 200 фунтов, может быть, даже
220. Но он был не выше пяти футов ростом.  

Однако было сделано одно исключение: когда текст абзаца сам является частью элемента списка, пустая строка не требуется.

  - Абзац первый

    параграф второй
    - элемент подсписка первый
    - второй подпункт  

Если бы это исключение не было создано, мы не смогли бы распознать вложенный список в этом случае:

  - а
  - б
  - с
- d  

Размышляя о спецификации CommonMark для элементов списка, мы поняли, что файл Markdown.Поведение pl нарушает то, что мы назвали принципом однородности , , который гласит, что содержимое элемента списка должно иметь то же значение, что и вне элемента списка. Этот принцип подразумевает, что если

  а
- б
- с  

не содержит списка, значит

  - а
  - б
  - с
- d  

не содержит подсписка. Мы считаем важным принцип единообразия. Действительно, это предполагает то, как мы указываем элементы списка и блочные кавычки.Это означает, что мы столкнулись с выбором: либо требовать пустую строку между текстом абзаца и следующим списком, либо разрешить спискам прерывать абзацы и рисковать случайной интерпретацией текста абзаца как списка. Мы выбрали первый вариант исключения из таблицы, поскольку в Markdown очень часто используются узкие подсписки без предшествующей пустой строки. Поэтому мы выбрали второй вариант, уменьшив ущерб с помощью уродливой эвристики (мы разрешаем упорядоченному списку прерывать абзац, только если номер списка равен 1 ).

Как исправить списки и пустые строки

Нам нужна пустая строка между текстом абзаца и списком. Всегда. То есть даже в подсписках. Итак, чтобы создать узкий список с подсписком, вы должны написать:

  - а

  - б
  - с

- d  

Мы называем список узким, если он содержит хотя бы одну пару элементов без пустых строк между ними, поэтому в приведенном выше примере внутренний список узкий, а внешний — нет. Чтобы сжать оба списка:

  - а

  - б
  - с
- d  

6.Атрибуты

Markdown не предлагает общего способа добавления атрибутов (таких как классы или идентификаторы) к элементам. Это лишает его встроенного способа создания внутренних ссылок на разделы документа. (Во многих реализациях были введены слегка отличающиеся способы автоматической генерации идентификаторов из заголовков.) Это также лишает его естественного механизма расширения. В Markdown есть контейнеры для встроенных (например, выделение), блоков (например, цитаты), необработанного встроенного содержимого (фрагменты кода) и необработанного содержимого блока (блоки кода).Если бы к ним можно было прикрепить произвольные атрибуты, ими можно было бы управлять с помощью фильтров для получения очень гибкого вывода. Например, можно рассматривать цитату блока с классом «предупреждение» как предупреждение, или можно рассматривать блок кода с классом «точка» как точечную диаграмму graphviz, которая будет отображаться как изображение. Однако в настоящее время единственный способ прикрепить атрибуты к элементу — это перейти к необработанному HTML.

Как исправить атрибуты

Введите синтаксис для спецификации атрибута.После pandoc используйте для этого фигурные скобки {} . Идентификатор обозначается с помощью # . Простое слово рассматривается как класс (или может потребоваться начальное . , как в pandoc). Используйте = для произвольного атрибута ключ / значение.

Разрешить добавление атрибутов в строку перед для любого блочного элемента и непосредственно после после для любого встроенного элемента:

  {#myheader}
# * Синий заголовок * {синее положение = слева}  

Здесь идентификатор myheader добавляется к блоку заголовка, а класс blue и атрибут ключ / значение position = left добавляются к выделенному тексту Blue Title .

Спецификаторы атрибутов должны умещаться в одной строке, но можно использовать несколько (и затем они будут объединены):

  {#mywarning}
{предупреждение}
> Не пытайтесь повторить это дома!
> Это может быть опасно.  

Возможно, было бы полезно добавить синтаксис для неукрашенных встроенных промежутков и изолированного универсального контейнера блока, как в pandoc. Но мы можем использовать выделение для встроенного контейнера и цитату блока для контейнера блока, поэтому в этом нет необходимости.

Сводка рекомендаций

1. Выделение

   1. Используйте отдельные символы для выделения и сильного выделения.
   2. Не используйте разделители из двух символов.
   3. Упростите правила выделения.
   4. Введите специальный синтаксис для выделения внутри слова, при этом ~ ведут себя как пробел при синтаксическом анализе, но визуализируют как ничто.

2. Справочные ссылки

   1. Не делайте синтаксический анализ чего-либо как ссылки зависимым от того, существует ли определение ссылочной ссылки где-либо еще в документе.
   2. Удалите ссылки на ярлыки.

3. Код

   1. Удалите кодовые блоки с отступом.Используйте для кода только огороженные блоки.

4. Списки

   1. Используйте простое правило для определения того, что принадлежит элементу списка: все, что вообще имеет отступ по отношению к маркеру списка, принадлежит элементу.
   2. Требуется пустая строка между содержимым абзаца и следующим списком.
   3. Измените правила для плотных списков: список будет плотным, если между любыми двумя элементами отсутствует пустая строка.

5. HTML

   1. Убрать автоматическую передачу необработанного HTML.Такие вещи, как
, теперь будут обрабатываться как обычный текст и экранироваться.
   2. Введите явный синтаксис для прохождения сырого содержимого в произвольном формате. Во встроенных контекстах диапазон кода, за которым следует {= ​​FORMAT} ; в контекстах блоков — изолированный блок кода с информационной строкой {= ​​FORMAT} .

6. Атрибуты

   1. Введите единый синтаксис атрибута, например: {class #identifier key = value} .
   2. Разрешить атрибуты для любого блочного элемента.Идентификатор должен стоять сам по себе в строке перед элементом блока. В последовательных строках можно указать несколько атрибутов; они будут объединены.
   3. Разрешить атрибуты для любого встроенного элемента. Идентификатор должен располагаться сразу после (и рядом с ним) встроенного элемента, к которому он должен применяться.

MTI | Бесплатный полнотекстовый | Многодоменное распознавание нарисованных от руки диаграмм с использованием иерархического анализа

Целью этого второго исследования пользователей является анализ того, насколько легко использовать SketchBench для рисования диаграмм классов по сравнению с традиционным инструментом WIMP UML CASE.

7.2.1. Экспериментальная установка

Исследование удобства использования SketchBench было выполнено путем набора шестнадцати студентов бакалавриата из класса программной инженерии, которые не участвовали в исследовании распознавания. Все студенты были знакомы с обозначениями диаграмм классов UML, но у них не было опыта использования инструментов CASE (автоматизированная компьютерная разработка программного обеспечения) и интерфейсов на основе эскизов. Они взяли урок продолжительностью 15 минут, чтобы научиться принципам рисования по эскизам.Кроме того, мы познакомили их с основными функциями SketchBench, включили возможности распознавания многоштриховых символов и показали им, как рисовать схемы классов. Обратите внимание, что версия SketchBench, использованная в этом исследовании, поддерживала удаление любого штриха в процессе редактирования. Более того, они взяли урок продолжительностью 15 мин. чтобы изучить основные возможности ArgoUML для редактирования диаграмм классов.

Студенты были разделены на две группы по восемь предметов (A и B), и каждый студент выполнял два задания (t1 и t2).Группа A использовала ArgoUML для решения t1 и SketchBench для t2, тогда как группа B решала t1 с помощью SketchBench и t2 с помощью ArgoUML. Каждая задача заключалась в создании диаграммы классов для программного обеспечения для бронирования отелей в соответствии с конкретным вариантом использования. В частности, вариантом использования для задачи t1 было «резервирование комнаты», тогда как вариантом использования для задачи t2 было «выписка из комнаты». На каждую задачу у студентов было двадцать минут, чтобы решить ее, используя только назначенный инструмент.

Обратите внимание, что SketchBench еще не поддерживает распознавание текста, поэтому для поддержки пользователя в определении диаграммы классов, включая имена классов, объявления полей и методов и т. Д., Мы добавили в интерфейс кнопку для переключения с рисования. из режима в текстовый режим редактирования и наоборот.Штрихи, отредактированные в режиме редактирования текста, не отправлялись в распознаватель.

7.2.2. Результаты и обсуждение

В целом поставленные задачи были правильно выполнены 9 студентами, 5 из группы A и 4 из группы B. Два студента из группы A не смогли решить поставленную задачу: один использовал ArgoUML в задаче t1, а другой использовал SketchBench в задаче t2. Только в одном случае ученик не выполнил решение (для задачи t2) из-за неспособности SketchBench распознать часть диаграммы ученика. В группе B один студент не смог решить обе задачи, два студента не смогли решить задачу t2 с помощью ArgoUML, а один студент нарисовал неузнаваемый эскиз для задачи t1.Коробчатая диаграмма

Напротив, нет значительной разницы во времени между двумя инструментами для задачи t2. Преимущества SketchBench, выделенные в t1, ослабляются из-за повышенной сложности диаграммы, которую нужно нарисовать. Действительно, мы заметили, что студенты столкнулись со многими трудностями при изменении эскизов и редактировании текстовых меток. Более того, некоторые возможности ArgoUML, такие как синтаксически управляемое редактирование, использовавшееся учениками группы A для решения t1, больше не были доступны для решения t2.

Рейтинги за вопрос 1.1 показывают, что студенты считают SketchBench лучше, чем ArgoUML, при редактировании простых диаграмм классов. В частности, для задачи t1, даже если максимальная сложность редактирования одинакова для обоих инструментов, в среднем SketchBench лучше.Для задачи t2, для решения которой требуется больше символов, чем t1, SketchBench страдает от проблем распознавания неоднозначности, таких как перекрывающиеся и перерисованные символы, присущие плотным эскизам.

Аналогичные оценки были получены по вопросам 1.2–1.5 относительно отредактированных символов диаграммы классов. В частности, для задачи t1 мы замечаем, что символы агрегирования и наследования труднее рисовать, поскольку они очень похожи, и SketchBench сбивает их распознавание. С другой стороны, для ArgoUML сложнее нарисовать агрегацию, поскольку она не включена в палитру символов, но ее можно определить, нарисовав символ ассоциации и задав его свойства через контекстное меню.Для задания t2 трудности рисования увеличиваются для всех символов; в основном это связано с расположением символов на листе. В частности, мы заметили, что, хотя ArgoUML обеспечивает поддержку макета символов, пользователи SketchBench постепенно рисуют символы на листе в соответствии со своим видением решения, что затрудняет процесс распознавания сложных эскизов.

Ответы на вопрос 1.6 показывают, что оба инструмента дают предсказуемые результаты.Наконец, анализируя рейтинги вопросов 1.7 и 1.8, мы видим, что, когда задача несложная, SketchBench менее сложен в использовании и легче найти решение, чем ArgoUML. Действительно, при выполнении задания t2 небольшая практика учеников с зарисовками вызвала разочарование, из-за чего рисование диаграмм было трудно распознать.

Рейтинги по вопросу 2.2 показывают, что SketchBench прост в использовании для разработки диаграмм классов UML. Однако сложность построения диаграмм влияет на эту меру. В частности, мы наблюдаем, что у студентов возникали трудности с исправлением ошибок распознавания, когда диаграммы содержали много символов. Выброс группы A соответствует студенту, который не смог создать узнаваемую диаграмму.Оценка за вопрос 2.3 показывает, что SketchBench очень приятен в использовании. Два выброса — это студенты, разочарованные неспособностью SketchBench распознать их эскизы. Рейтинги по вопросу 2.4 показывают, что использование SketchBench требует тех же умственных усилий, что и ArgoUML.

Основные трудности, с которыми сталкиваются учащиеся при использовании SketchBench и отмеченные в ответах на вопрос 2.5, включают способ сообщения об ошибках в эскизах и их исправление, а также двухрежимный подход к рисованию, используемый для отделения рисунков от текста.Привлекательные особенности SketchBench, отмеченные ответами на вопрос 2.6, — это возможность рассуждать о решении непосредственно в инструменте, быстрота создания диаграммы без выбора символов из палитры и удовлетворение качества распознавания в SketchBench.

В целом, ответы на вопросы показывают, что обе группы предпочитают SketchBench ArgoUML из-за простоты использования и приятности в использовании. Тем не менее, результаты этого исследования удобства использования должны быть дополнительно подтверждены путем рассмотрения других областей приложений и сравнения SketchBench с другими инструментами на основе эскизов.

пятибуквенных анаграмм — Задания и рабочие листы: EnchantedLearning.com

EnchantedLearning.com — это сайт, поддерживаемый пользователями.
В качестве бонуса участники сайта получают доступ к версии сайта без баннерной рекламы с удобными для печати страницами.
Щелкните здесь, чтобы узнать больше.

Пятибуквенные анаграммы

Анаграмма — это слово или фраза, составленные путем перестановки букв другого слова или фразы.Например, стоп — это анаграмма горшков.

Некоторые 5-буквенные анаграммы включают:

Анаграммы Задания:
Напишите анаграммы (используя картинку в качестве подсказки):

Анаграммы совпадений:

Написать анаграмму:

Напишите много анаграмм:

Word Hunt Puzzle Рабочих листов:

Пазлов Sprial Anagram (Их сложно решить!):

Enchanted Learning ^®
Более 35 000 веб-страниц
Примеры страниц для потенциальных подписчиков или щелкните ниже

Нажмите, чтобы прочитать нашу Политику конфиденциальности

Зачарованный поиск обучения

Авторские права © 2009-2018 EnchantedLearning.com —— Как процитировать веб-страницу

Ленивый, компонуемый и модульный JavaScript

ECMAScript 6, или 6-е издание стандарта ECMA-262, дает разработчикам JavaScript новые инструменты для написания более сжатого и модульного кода. В этой статье я расскажу, как мы можем использовать четыре из этих функций — итерируемые объекты, генераторы, толстые стрелки и вместо — в сочетании с функциями высшего порядка, композицией функций и отложенным вычислением, чтобы написать более понятный и понятный код. более модульный JavaScript.

Прежде чем перейти к более крупному примеру, мы рассмотрим некоторые более общие концепции.

Функции высшего порядка

Функция высшего порядка — это нормальная функция, удовлетворяющая хотя бы одному из следующих условий:

1. Принимает одну или несколько функций в качестве параметров
2. Возвращает функцию

Если вы когда-либо писали прослушиватель событий или использовали Array.prototype.map , значит, вы использовали функцию высшего порядка.Функции высшего порядка способствуют повторному использованию и модульности, отделяя способ применения операции от самой операции.

Например, функция, которую мы передаем в Array.prototype.map, не знает ни о коллекциях, ни о том, как с ними работать. Все, что он знает, — это как оперировать ценностью. Следовательно, его можно повторно использовать в контексте как отдельных значений, так и коллекций.

Функциональный состав

Композиция функций — это комбинация простых функций для построения более сложных.Учитывая две функции f и g , compose (f, g) дает нам новую функцию, которая возвращает f (g (x)) . Кроме того, поскольку результатом компоновки является функция, она может быть дополнительно скомпонована или передана функциям более высокого порядка.

Давайте посмотрим на пример. Нам поручено написать программу, которая принимает файл в качестве входных данных и возвращает массив количества появлений гласных в каждом слове в каждой строке. Есть много подходов к этой проблеме. Один из таких подходов — написать одну большую функцию, которая сделает все это.

Монолитное решение ниже использует новую конструкцию for-of для перебора значений в итерируемом цикле вместо обычного цикла for . Итерируемый объект — это контейнер, который реализует протокол итератора и может выдавать значения одно за другим (например, массивы, строки, генераторы и т. Д.).

  function vowelCount (file) {
  let contents = readFile (файл)
  let lines = contents.split ('\ n') // разбить содержимое на массив строк
  let result = [] // массив массивов, где каждый индекс отображается на строку
                  // и каждый индекс во внутреннем массиве сопоставляется с
                  // количество гласных для слова в этой строке

  for (пусть строка из строк) {
    let temp = []
    пусть слова = строка.разделить (/ \ s + /)

    for (пусть слово из слов) {
      пусть vowelCount = 0

      for (let char of word) {
        если (
          'a' === char || 'e' === char || 'i' === char || 'o' === char || 'u' === символ
        ) vowelCount ++
      }
      temp.push (vowelCount)
    }
    result.push (темп)
  }
  вернуть результат
}
  

Вышеупомянутое решение не расширяемо, не масштабируемо и не дает нам повторно используемых компонентов. Альтернативный подход — использовать функции и композицию высшего порядка.

  // main.js
function vowelOccurrences (file) {
  вернуть карту (слова => карта (vowelCount, words), listOfWordsByLine (читать (файл)))
}

function vowelCount (word) {
  return reduce ((prev, char) => {
    если (
      'a' === char || 'e' === char || 'i' === char || 'o' === char || 'u' === символ
    ) return ++ пред.
    иначе вернуться назад
  }, 0, слово)
}

function listOfWordsByLine (строка) {
  вернуть карту (строка => разделить (/ \ s + /, строка), разделить ('\ n', строка))
}
// многоразовые утилиты в util.js
функция reduce (fn, аккумулятор, список) {
  возвращаться [].reduce.call (список, функция, аккумулятор)
}

function map (fn, list) {
  return [] .map.call (список, fn)
}

функция split (splitOn, строка) {
  вернуть string.split (splitOn)
}
  

listOfWordsByLine возвращает массив массивов, каждый элемент которого соответствует массиву слов, составляющих строку. Например:

  let input = 'первая строка \ nстрока два'
listOfWordsByLine (input) // [['строка', 'один'], ['строка', 'два']]
  

В приведенном выше коде vowelCount подсчитывает количество гласных в слове. vowelOccurrences использует vowelCount на выходе listOfWordsByLine для вычисления количества гласных на строку в слове.

Второй подход приводит к нескольким многократно используемым функциям, которые мы можем использовать во всей нашей кодовой базе и составлять вместе для решения более серьезных проблем. Таким образом, функции и композиция высшего порядка продвигают восходящий подход, который может привести к лаконичному и модульному коду.

Ленивое вычисление

Так что — это ленивая оценка ?

Ленивое вычисление — это стратегия, при которой вычисление фрагмента кода откладывается до тех пор, пока не потребуются его результаты.

В этой статье я сосредоточусь на ленивом потреблении данных и построении ленивых конвейеров, которые нужно очищать вручную. Я , а не , собираюсь говорить о , как ленивое вычисление реализовано на уровне языка (без сокращения графа, нормальной формы и т. Д.).

Давайте посмотрим на пример. Учитывая список целых чисел, возведите элементы этого списка в квадрат и выведите сумму первых четырех элементов в квадрате. Чтобы написать ленивую реализацию для этого, мы должны сначала вычислить , когда нам нужно что-то вычислить.В нашем случае, только когда мы хотим суммировать первые четыре элемента в квадрате, нам нужно предоставить элементы в квадрате. Поэтому мы можем отложить операцию возведения в квадрат, пока не начнем суммирование. Вооружившись этими знаниями, давайте реализуем ленивое решение.

  let squareAndSum = (iterator, n) => {
  пусть результат = 0

  while (n> 0) {
    пытаться {
      результат + = Math.pow (iterator.next (), 2)
      п-
    }
    ловить(_) {
      // длина списка была меньше, чем `n`, следовательно
      // итератор.следующий бросил, чтобы сигнализировать, что он вне значений
      перерыв
    }
  }
  вернуть результат
}

let getIterator = (arr) => {
  пусть я = 0

  возвращаться {
    next: function () {
      if (i  {
  пусть итератор = getIterator (обр)

  return squareAndSum (итератор, 4)
}
  

В реализации возведение элементов в квадрат мы начинаем только тогда, когда начинается суммирование. Следовательно, возводятся в квадрат только те элементы, которые суммируются.Это достигается за счет управления итерацией и способом получения значений. Реализован собственный протокол итераций, который выдает элементы один за другим и сигнализирует, когда у нас больше нет элементов для получения. Это очень похоже на то, что используют многие языки. Этот протокол инкапсулирован в объект-итератор. Объект итератора содержит одну функцию, next , которая принимает нулевые параметры. Он возвращает следующий элемент, если он есть, и выбрасывает в противном случае.

Функция squareAndSum принимает в качестве входных данных объект-итератор и n , количество элементов для суммирования.Он извлекает из итератора n значений (вызывая .next () n раз), возводит в квадрат и затем суммирует их. getIterator дает нам итератор, который обертывает наш список (который мы называем итератором , поскольку мы можем перебирать его). Затем squareAndSumFirst4 использует getIterator и squareAndSum , чтобы получить сумму первых четырех чисел входного списка, лениво возведенную в квадрат. Хорошим побочным эффектом использования итераторов является то, что он позволяет нам реализовывать структуры данных, которые могут давать бесконечные значения.

Реализация всего вышеперечисленного каждый раз, когда нам нужен итератор, может быть болезненной. К счастью, ES6 представил простой способ написания итераторов. Их называют генераторами.

Генератор — это функция с приостановкой, которая может передавать значения вызывающей стороне, используя ключевое слово yield несколько раз во время выполнения. Генераторы при вызове возвращают объект Generator. Мы можем вызвать следующий для объекта Generator, чтобы получить следующее значение. В JavaScript мы создаем генераторы, определяя функцию с * .Вот пример.

  // генератор, возвращающий бесконечный список последовательных
// целые числа начиная с 0
// обратите внимание на "*", чтобы сообщить парсеру, что это генератор
function * numbers () {
  пусть я = 0

  yield 'начальный бесконечный список чисел'
  while (true) yield i ++
}

let n = numbers () // получаем итератор от генератора
n.next () // {значение: "начало бесконечного списка чисел", done: false}
n.next () // {значение: 0, выполнено: false}
n.next () // {значение: 1, выполнено: false}
// и так далее..
  

Объект Generator соответствует как итератору, так и итерируемому протоколу. Следовательно, его можно использовать с для для доступа к значениям, которые он дает.

  for (let n of numbers ()) console.log (n) // напечатает бесконечный список чисел
  

Теперь, когда мы немного знаем о ленивых вычислениях, функциях высшего порядка и композиции функций, давайте реализуем что-нибудь, чтобы увидеть, как использование этих трех подходов очищает наш код.

Проблема

Нам дан файл, который содержит имя пользователя в каждой строке.Файл потенциально может быть больше, чем доступная оперативная память. Нам дается функция, которая считывает следующий фрагмент с диска и дает нам фрагмент, который заканчивается новой строкой. Мы должны получить имена пользователей, которые начинаются с «A», «E» или «M». Затем мы должны делать запросы с именами пользователей к http://jsonplaceholder.typicode.com/users?username= . После этого мы должны запустить заданный набор из четырех функций для ответа на запрос для первых четырех запросов.

Пример содержимого файла:

  Брет
Антонетта
Саманта
Карианна
Камрен
Леопольдо - пробка
Элвин.Skiles
Maxime_Nienow
Дельфина
Мориа Стэнтон
  

Давайте разделим проблему на более мелкие части, для которых мы можем написать отдельные функции. Один из подходов — использовать следующие функции:

• тот, который возвращает каждое имя пользователя ( getNextUsername )
• , чтобы отфильтровать имена пользователей, начинающиеся с «A», «E» или «M» ( filterIfStartsWithAEOrM )
• тот, который выполняет сетевые запросы и возвращает обещание ( makeRequest )

Вышеуказанные функции работают со значениями.Нам нужен способ применения этих функций к списку значений. Нам нужны функции высшего порядка, которые делают следующее:

• тот, который фильтрует элементы из списка на основе предиката ( фильтр )
• тот, который применяет функцию к каждому элементу в списке ( карта )
• , который применяет функции из одной итерации к данным из другой итерации ( zip с с функцией сжатия)

Весь этот подход может выиграть от ленивости, так что мы не будем делать сетевые запросы для всех имен пользователей, которые соответствуют нашим критериям, а только для первых n , где n — количество функций, которые мы должны запускать ответы на запросы.

Нам дается массив функций, которые должны выполняться с окончательными ответами, и функция, которая лениво дает нам следующий фрагмент. Нам нужна функция, которая лениво дает нам имена пользователей. Чтобы избежать лени, контролируя, когда достигаются ценности, давайте построим наши решения с помощью генераторов.

  // функции, которые выполняются в ответе на запрос
пусть fnsToRunOnResponse = [f1, f2, f3, f4]

// имитирует получение следующего блока данных, прочитанных из файла
// * означает, что эта функция является генератором в JavaScript
function * getNextChunk () {
  yield 'Брет \ nAntonette \ nSamantha \ nKarianne \ nKamren \ nLeopoldo_Corkery \ nElwyn.Скилз \ nMaxime_Nienow \ nDelphine \ nMoriah.Stanton \ n '
}

// getNextUsername принимает итератор, который возвращает следующий фрагмент, заканчивающийся новой строкой
// Сам по себе возвращает итератор, который выдает имена пользователей по одному за раз
function * getNextUsername (getNextChunk) {
  for (пусть кусок getNextChunk ()) {
    пусть строки = chunk.split ('\ n')

    for (пусть l строк) if (l! == '') вывести l
  }
}
  

Прежде чем писать следующий фрагмент нашего решения, давайте взглянем на ES6 Promises. Обещание — это заполнитель для будущего значения незавершенной операции.Интерфейс ES6 Promise позволяет нам определять, что должно выполняться после завершения или сбоя операции. Если операция прошла успешно, он вызывает обработчик успеха со значением операции. В противном случае он вызывает обработчик сбоя с ошибкой.

Возвращаясь к нашему решению, давайте напишем функции, которые работают со значениями. Нам нужна функция, которая возвращает true , если значение соответствует нашим критериям фильтра, и false в противном случае. Нам также нужна функция, которая возвращает URL-адрес при задании имени пользователя.Наконец, нам нужна функция, которая при получении URL-адреса делает запрос и возвращает обещание для этого запроса.

  // эта функция возвращает истину, если имя пользователя соответствует нашим критериям
// и false в противном случае
let filterIfStartsWithAEOrM = username => {
  let firstChar = имя пользователя [0]

  вернуть 'A' === firstChar || 'E' === firstChar || 'M' === firstChar
}

// makeRequest делает запрос ajax к URL-адресу и возвращает обещание
// он использует новый API выборки и жирные стрелки из ES6
// это обычная функция, а не генератор
пусть makeRequest = url => fetch (url).затем (response => response.json ())

// makeUrl принимает имя пользователя и генерирует URL-адрес, который мы хотим запросить
пусть makeUrl = username => 'http://jsonplaceholder.typicode.com/users?username=' + имя пользователя
  

Теперь, когда у нас есть функции, которые работают со значениями, нам нужны функции, которые могут применять эти значения к ленивым спискам данных. Это будут функции высшего порядка. Они должны быть ленивыми и откладывать выполнение до тех пор, пока их явно не попросят выполнить. Похоже, это хорошее место для использования генераторов, поскольку нам нужны значения по запросу.

  // фильтр принимает функцию (предикат), которая принимает значение и возвращает
// логическое значение и сам фильтр итератора возвращает, что итератор возвращает
// значение, если функция при применении к значению возвращает истину
function * filter (p, a) {
  для (пусть x из a)
    if (p (x)) дает x
}


// карта принимает функцию и итератор
// он возвращает новый итератор, который дает результат применения функции к каждому значению
// в итераторе, который был дан ему изначально
function * map (f, a) {
  for (пусть x of a) дает f (x)
}

// zipWith принимает двоичную функцию и два итератора в качестве входных данных
// он возвращает итератор, который, в свою очередь, применяет данную функцию к значениям из каждого из
// итераторы и выдает результат.функция * zipWith (f, a, b) {
  let aIterator = a [Symbol.iterator] ()
  let bIterator = b [Symbol.iterator] ()
  пусть aObj, bObj

  while (true) {
    aObj = aIterator.next ()
    если (aObj.done) сломается
    bObj = bIterator.next ()
    если (bObj.done) сломается
    yield f (aObj.value, bObj.value)
  }
}

// execute заставляет отложенный итератор начать выполнение
// в основном он многократно вызывает `.next` на итераторе
// пока итератор не будет готов
выполнение функции (итератор) {
  for (x of итератор) ;; // слить итератор
}
  

Итак, теперь, когда у нас есть функции, которые нам понадобятся, давайте скомпонуем их для создания нашего решения.

  пусть filterUsernames = filter (filterIfStartsWithAEOrM, getNextUsername (getNextChunk)

let urls = map (makeUrl, filterUsernames)

пусть requestPromises = map (makeRequest, urls)

let applyFnToPromiseResponse = (fn, обещание) => обещание.then (response => fn (response))

пусть lazyComposedResult = zipWith (applyFnToPromiseResponse, fnsToRunOnResponse, requestPromises)

выполнить (lazyComposedResult)
  

lazyComposedResult — это ленивый конвейер составных приложений-функций.Ни один шаг в нашем конвейере не будет выполняться, пока мы не вызовем execute для окончательно скомпонованной части, то есть lazyComposedResult , чтобы запустить процесс. Следовательно, мы сделаем только четыре сетевых вызова, даже если наша пост-фильтрация набора результатов может содержать более четырех значений.

В результате у нас теперь есть многоразовые функции, которые работают со значениями, многократно используемые функции высшего порядка и способ скомбинировать все это вместе для написания лаконичного решения.

Эпилог

В этой статье мы определили функции высшего порядка, композицию функций и отложенное вычисление.Затем мы рассмотрели примеры каждого из них. Наконец, мы объединили все три подхода, чтобы написать ленивое, модульное и составное решение данной проблемы.

Дополнительная литература

1. Функции высшего порядка
2. ES6 в деталях от Mozilla
3. Генераторы
4. Обещание
5. Функциональный состав

паттернов проектирования в Ruby: паттерн стратегии

По определению, шаблон стратегии определяет семейство алгоритмов и инкапсулирует каждый из них в вашем собственном классе, что позволяет менять стратегии местами.

Другими словами, шаблон позволяет основному алгоритму изменяться независимо от клиентов, которые его используют.

Он очень похож на шаблонный метод, но использует другой подход, предпочитая использовать композицию вместо наследования.

Для начала представьте, что существует класс Parser , который отвечает за синтаксический анализ текстов в различных форматах, изначально JSON и XML .

  класс TextParser
  attr_accessor: text,: parser

  def инициализировать (текст, парсер)
    @text = текст
    @parser = парсер
  конец

  def parse
    если парсер ==: json
      "{текст: # {текст}}"
    парсер elsif ==: xml
      " # {text} "
    конец
  конец
конец

parser_xml = TextParser.new ('Мой текст',: xml)
parser_xml.parse => " Мой текст "

помещает "\ n - \ n"

parser_json = TextParser.new ('Мой текст',: json)
parser_json.parse => "{текст: Мой текст}"
  

Решение, кажется, работает нормально, но использует , если , чтобы определить, какая стратегия для форматирования текста. Это не лучший подход по тем же причинам, которые я уже объяснял в публикации о методе шаблона.

Если нам нужно добавить новые (или многие другие) парсеры? Собираемся ли мы добавить много ifs для проверки каждого парсера? Я не масштабируюсь и не соблюдаю принцип открытости-закрытости

Нам нужен лучший подход, который позволит гибко добавлять новые парсеры без необходимости изменять существующий код.

Используйте правильную стратегию для рассмотрения множества синтаксических анализаторов

Шаблонный метод может решить эту проблему, но подход использования наследования не тот, который нам нужен. Наследование имеет определенные проблемы:

• Сделайте код очень связанным
• Не поддерживает инкапсуляцию

Шаблон стратегии предоставит нам хороший подход, который позволит избежать проблем, описанных выше, и будет соответствовать принципу открытости и закрытости от SOLID (о котором я планирую рассказать в следующей публикации).

Во-первых, чтобы решить проблему и придать коду большую гибкость, метод TextParser # parse будет отвечать только за делегирование вызова метода синтаксического анализатора заданному классу, каждому из этих конкретных классов (JSONParser или XMLParser) будут содержать собственное поведение для реализации метода синтаксического анализа и будут внедряться через конструктор TextParser в качестве зависимости.

  класс BaseParser
  def parse (текст)
    поднять "Надо реализовать!"
  конец
конец

###

класс XMLParser  # {text} "
  конец
конец

###

класс JSONParser  " Мой текст "

помещает "\ n - \ n"

parser_json = TextParser.new ('Мой текст', JSONParser.new)
parser_json.parse => "{текст: Мой текст}"
  

Прежде всего, я создал класс BaseParser с абстрактным методом, который должен быть реализован подклассами, основная цель BaseParser здесь - «имитировать» интерфейс и гарантировать, что все подклассы будут требуется для реализации этого интерфейса.

Но поскольку Ruby - это динамический язык, который использует Duck Typing как подход к проверке, должно ли данное сообщение выполняться или нет для получателя, мы можем избавиться от этого базового класса и использовать только конкретные парсеры, результат должен быть тоже самое.

  класс XMLParser
  def parse (текст)
    " # {text} "
  конец
конец

###

класс JSONParser
  def parse (текст)
    "{текст: # {текст}}"
  конец
конец

###

класс TextParser
  attr_reader: text,: parser

  def инициализировать (текст, парсер)
    @text = текст
    @parser = парсер
  конец

  def parse
    помещает (парсер.синтаксический анализ (текст))
  конец
конец

parser_xml = TextParser.new ('Мой текст', XMLParser.new)
parser_xml.parse => " Мой текст "

помещает "\ n - \ n"

parser_json = TextParser.new ('Мой текст', JSONParser.new)
parser_json.parse => "{текст: Мой текст}"
  

При таком подходе действительно просто добавить новые поведения, например, если мне нужно добавить новый синтаксический анализатор, мне просто нужно создать новый код синтаксического анализатора, который реализует метод синтаксического анализа , и все будет продолжать работать:

  класс ReverseParser
  def parse (текст)
    текст.обеспечить регресс
  конец
конец

parser_xml = TextParser.new ('Мой текст', ReverseParser.new)
parser_xml.parse => "txeT yM"
  

Кроме того, в паттерне стратегии предпочтение отдается использованию композиции, а не наследования, и код будет соответствовать принципу «открыто-закрыто».

Ну вот и все, теперь вы можете создать сколько парсеров вам нужно. Вот как использовать шаблон стратегии с Ruby.

Ознакомьтесь с полным исходным кодом.

Список литературы

чемпи · PyPI

Самый простой способ установить ChemPy и его (необязательные) зависимости - использовать менеджер пакетов conda:

 $ conda install -c bjodah chempy pytest
$ pytest -rs -W ignore :: chempy.ChemPyDeprecationWarning --pyargs chempy
 

в настоящее время пакеты conda предоставляются только для Linux. В Windows и OS X вместо этого вам нужно будет использовать pip:

 $ python3 -m pip install chempy pytest
$ python3 -m pytest -rs -W ignore :: chempy.ChemPyDeprecationWarning --pyargs chempy
 

будет несколько тестов, которые будут пропущены из-за отсутствия некоторых дополнительных бэкэнды в дополнение к таковым в SciPy (используются для решения систем нелинейных уравнения и обыкновенные дифференциальные уравнения).

Если вы все еще используете Python 2, вы можете использовать ветку долгосрочной поддержки 0.6.x ChemPy, который продолжит получать исправления:

 $ python2 -m pip install "chempy <0.7"
 

Дополнительные зависимости

Если вы использовали conda для установки ChemPy, вы можете пропустить этот раздел. Но если вы используете pip, установка по умолчанию достигается путем написания:

 $ python3 -m pip install --user --upgrade chempy pytest
$ python3 -m pytest -rs --pyargs chempy
 

, вы можете пропустить флаг --user, если у вас есть права root.Возможно, вас заинтересует использование дополнительных бэкэндов (помимо тех, что предоставляются SciPy) для решения ODE-систем и задач нелинейной оптимизации:

 $ python3 -m pip install chempy [все]
 

Обратите внимание, что эта опция установит следующие библиотеки (некоторые из которых требуют наличия дополнительных библиотек в вашей системе):

• pygslodeiv2: решение задач начального значения, требуется GSL. (> = 1,16).
• pyodeint: решение задач с начальным значением, требуется boost (> = 1.65,0).
• pycvodes: решение задач с начальным значением, требуются СОЛНЕЧНЫЕ ЧАСТИ (> = 5.3.0)
• pykinsol: решение нелинейного поиска корней, требуются СОЛНЕЧНЫЕ ЧАСТИ (> = 5.3.0).
• pycompilation: интерфейс Python для вызова компиляторов, требуется gcc / clang / icpc.
• pycodeexport: пакет для генерации кода, используемый при генерации кода C ++.

, если вы хотите узнать, какие пакеты необходимо установить в системе на основе Debian, вы можете посмотреть это Dockerfile.

Использование Docker

Если у вас установлен Docker, вы можете использовать его для размещения jupyter ноутбук сервер:

 $./scripts/host-jupyter-using-docker.sh. 8888
 

при первом запуске команды будут загружены некоторые зависимости. При установке завершено, будет видна ссылка, которую вы можете открыть в своем браузере. Вы также можете запустить набор тестов с использованием того же образа докера:

 $ ./scripts/host-jupyter-using-docker.sh. 0
 

будет несколько пропущенных тестов (из-за того, что некоторые зависимости не установлены по умолчанию) и довольно много предупреждений.

См. Демонстрационные скрипты в примерах /, и несколько визуализированных блокнотов jupyter.{3-}, Fe (CN) 6 3- >>> print ('%. 3f'% ferricyanide.mass) 211,955

, как видите, в составе атомные номера (и 0 для заряда) используются как ключи и количество каждого вида стали соответствующими значениями.

Балансирующая стехиометрия химической реакции

 >>> from chempy import balance_stoichiometry # Основная реакция в ракетах-носителях НАСА:
>>> reac, prod = balance_stoichiometry ({'Nh5ClO4', 'Al'}, {'Al2O3', 'HCl', 'h3O', 'N2'})
>>> из pprint import pprint
>>> pprint (dict (reac))
{'Al': 10, 'Nh5ClO4': 6}
>>> pprint (dict (prod))
{'Al2O3': 5, 'h3O': 9, 'HCl': 6, 'N2': 3}
>>> из chempy import mass_fractions
>>> для дробей на карте (mass_fractions, [reac, prod]):
... pprint ({k: '{0: .3g} wt%'. format (v * 100) для k, v в fractions.items ()})
...
{'Al': '27,7% масс.', 'Nh5ClO4': '72,3% масс'}
{'Al2O3': '52,3% мас.', 'H3O': '16,6% мас. ',' HCl ': '22,4% мас.', 'N2': '8,62% мас.}
 

ChemPy также может уравновешивать реакции, в которых реагирующие частицы более сложные и лучше описываются другими терминами, чем их молекулярная формула. Глупо, но все же наглядным примером может служить приготовление блинов без частично использованных упаковок:

 >>> вещества = {s.name: s вместо s в [
... Вещество ('блины', состав = dict (яйца = 1, ложки_флора = 2, чашки_фамилка = 1)),
... Вещество ('яйца_6пак', состав = dict (яйца = 6)),
... Вещество ('коробка_молока', состав = dict (cups_of_milk = 4)),
... Вещество ('мешок_мучки', состав = dict (spoons_of_flour = 60))
...]}
>>> pprint ([dict (_) for _ in balance_stoichiometry ({'egg_6pack', 'milk_carton', 'mel_bag'},
... {'блин'}, вещества = вещества)])
[{'яйца_6пак': 10, 'мешок_мучки': 2, 'упаковка_молока': 15}, {'блинчик': 60}]
 

ChemPy может даже обрабатывать реакции с линейными зависимостями (недоопределенные системы), например.г .:

 >>> pprint ([dict (_) for _ in balance_stoichiometry ({'C', 'O2'}, {'CO2', 'CO'})]) # doctest: + SKIP
[{'C': x1 + 2, 'O2': x1 + 1}, {'CO': 2, 'CO2': x1}]
 

, объект x1 выше является экземпляром SymPy’s Symbol. Если мы предпочитаем получить решение с минимальными (ненулевыми) целыми коэффициентами мы можем передать underdetermined = None:

 >>> pprint ([dict (_) for _ in balance_stoichiometry ({'C', 'O2'}, {'CO2', 'CO'}, underdetermined = None)])
[{'C': 3, 'O2': 2}, {'CO': 2, 'CO2': 1}]
 

, однако, обратите внимание, что хотя это решение в некотором смысле «каноническое», это просто одно из бесконечного числа решений (x1 из предыдущего может быть любым целым числом).

Балансирующие реакции

 >>> из chempy import Equilibrium
>>> из символов импорта sympy
>>> K1, K2, Kw = символы ('K1 K2 Kw')
>>> e1 = Равновесие ({'MnO4-': 1, 'H +': 8, 'e-': 5}, {'Mn + 2': 1, 'h3O': 4}, K1)
>>> e2 = Равновесие ({'O2': 1, 'h3O': 2, 'e-': 4}, {'OH-': 4}, K2)
>>> coeff = Equilibrium.eliminate ([e1, e2], 'e-')
>>> коэфф
[4, -5]
>>> редокс = e1 * coeff [0] + e2 * coeff [1]
>>> печать (редокс)
32 H + + 4 MnO4- + 20 OH- = 26 h3O + 4 Mn + 2 + 5 O2; К1 ** 4 / К2 ** 5
>>> autoprot = Равновесие ({'h3O': 1}, {'H +': 1, 'OH-': 1}, кВт)
>>> n = редокс.отменить (автопрот)
>>> п
20
>>> редокс2 = окислительно-восстановительный потенциал + n * автопротекание
>>> print (redox2)
12 H + + 4 MnO4- = 6 h3O + 4 Mn + 2 + 5 O2; K1 ** 4 * кВт ** 20 / K2 ** 5
 

Работа с агрегатами

Полезные функции и объекты для работы с юнитами доступны из модуля chempy.units. Вот пример того, как ChemPy может проверять согласованность единиц:

 >>> от chempy import Реакция
>>> r = Reaction.from_string ("h3O -> H + + OH-; 1e-4 / M / s")
Отслеживание (последний вызов последний):
...
ValueError: невозможно преобразовать единицы измерения «1 / M» в «безразмерные».
>>> r = Reaction.from_string ("h3O -> H + + OH-; 1e-4 / s")
>>> from chempy.units import to_unitless, default_units as u
>>> to_unitless (r.param, 1 / ед. минута)
0,006
 

прямо сейчас модуль .units оборачивает пакет количества некоторыми второстепенными дополнения и обходные пути. Однако нет никакой гарантии, что основной пакет не изменится в будущей версии ChemPy (есть много пакетов для работы с юнитами в научной экосистеме Python).

Химическое равновесие

Если мы хотим предсказать pH раствора бикарбоната, нам просто нужны значения pKa и pKw:

 >>> из коллекций import defaultdict
>>> из chempy.equilibria import EqSystem
>>> eqsys = EqSystem.from_string ("" "HCO3- = H + + CO3-2; 10 ** - 10,3
... h3CO3 = H + + HCO3-; 10 ** - 6,3
... h3O = H + + OH-; 10 ** - 14 / 55,4
... "" ") # pKa1 (h3CO3) = 6,3 (неявно включая CO2 (вод.)), pKa2 = 10,3 & pKw = 14
>>> arr, info, sane = eqsys.корень (defaultdict (float, {'h3O': 55.4, 'HCO3-': 1e-2}))
>>> conc = dict (zip (eqsys.substances, arr))
>>> из журнала импорта математики 10
>>> print ("pH:% .2f"% -log10 (conc ['H +']))
pH: 8,30
 

вот еще один пример для аммиака:

 >>> из chempy import Equilibrium
>>> from chempy.chemistry import Species
>>> water_autop = Equilibrium ({'h3O'}, {'H +', 'OH-'}, 10 ** - 14) # принята молярная единица
>>> Ammonia_prot = Равновесие ({'Nh5 +'}, {'Nh4', 'H +'}, 10 ** - 9.24) # то же самое здесь
>>> субстанции = [Species.from_formula (f) for f in 'h3O OH- H + Nh4 Nh5 +'. split ()]
>>> eqsys = EqSystem ([water_autop, amia_prot], вещества)
>>> print ('\ n'.join (map (str, eqsys.rxns))) # "rxns" сокращение от "реакции"
h3O = H + + OH-; 1e-14
Nh5 + = H + + Nh4; 5,75e-10
>>> init_conc = defaultdict (float, {'h3O': 1, 'Nh4': 0.1})
>>> x, sol, sane = eqsys.root (init_conc)
>>> assert sol ['успех'] и здравомыслящий
>>> print (',' .join ('%.2g '% v для v в x))
1, 0,0013, 7,6e-12, 0,099, 0,0013
 

Концепции

ChemPy собирает уравнения и вспомогательные функции для работы с такие понятия, как ионная сила:

 >>> from chempy.electrolytes import ionic_strength
>>> ionic_strength ({'Fe + 3': 0,050, 'ClO4-': 0,150}) == .3
Правда
 

обратите внимание, как ChemPy извлекал заряды из названий веществ. Есть также например доступны эмпирические уравнения и удобные классы для них, e.г .:

 >>> из чемпы.генри импортный Генри
>>> kH_O2 = Генри (1.2e-3, 1800, ref = 'carpenter_1966')
>>> print ('%. 1e'% kH_O2 (298.15))
1.2e-03
 

, чтобы получить дополнительную информацию, например, о этого класса вы можете посмотреть в документации по API.

Химическая кинетика (система обыкновенных дифференциальных уравнений)

Распространенной задачей при моделировании задач в химии является исследование временной зависимости системы. Это направление обучения известно как химическая кинетика, и ChemPy имеет некоторые классы и функции для работы с такими задачами:

 >>> from chempy import ReactionSystem # Константы скорости ниже являются произвольными
>>> rsys = ReactionSystem.from_string ("" "2 Fe + 2 + h3O2 -> 2 Fe + 3 + 2 OH-; 42
... 2 Fe + 3 + h3O2 -> 2 Fe + 2 + O2 + 2 H +; 17
... H + + OH- -> h3O; 1e10
... h3O -> H + + OH-; 1e-4 "" ") #" [h3O] "= 1.0 (фактически 55,4 при RT)
>>> из chempy.kinetics.ode import get_odesys
>>> odesys, extra = get_odesys (rsys)
>>> из коллекций импортировать defaultdict
>>> импортировать numpy как np
>>> tout = sorted (np.concatenate ((np.linspace (0, 23), np.logspace (-8, 1))))
>>> c0 = defaultdict (float, {'Fe + 2': 0.05, 'h3O2': 0,1, 'h3O': 1,0, 'H +': 1e-2, 'OH-': 1e-12})
>>> result = odesys.integrate (tout, c0, atol = 1e-12, rtol = 1e-14)
>>> импортировать matplotlib.pyplot как plt
>>> fig, axes = plt.subplots (1, 2, figsize = (12, 5))
>>> для топора в осях:
... _ = result.plot (names = [k вместо k в rsys.substances, если k! = 'h3O'], ax = ax)
... _ = ax.legend (loc = 'best', prop = {'size': 9})
... _ = ax.set_xlabel ('Время')
... _ = ax.set_ylabel ('Концентрация')
>>> _ = оси [1] .set_ylim ([1e-13, 1e-1])
>>> _ = оси [1].set_xscale ('журнал')
>>> _ = оси [1] .set_yscale ('журнал')
>>> _ = fig.tight_layout ()
>>> _ = fig.savefig ('examples / kinetics.png', dpi = 72)
 

Недвижимость

Одна из фундаментальных задач науки - тщательный сбор данных о мире. вокруг нас. ChemPy содержит постоянно растущую коллекцию параметризаций из научных литература по химии. Вот как вы используете один из этих составов:

 >>> from Chempy import Substance
>>> от чемпы.properties.water_de density_tanaka_2001 импортировать water_de density как rho
>>> from chempy.units import to_unitless, default_units as u
>>> вода = Substance.from_formula ('h3O')
>>> для T_C в (15, 25, 35):
... концентрация_h3O = rho (T = (273,15 + T_C) * u.kelvin, units = u) /water.molar_mass (units = u)
... print ('[h3O] =% .2f M (при% d ° C)'% (to_unitless (концентрация_h3O, мкмоль), T_C))
...
[h3O] = 55,46 M (при 15 ° C)
[h3O] = 55,35 M (при 25 ° C)
[h3O] = 55,18 M (при 35 ° C)
 

Управляйте записными книжками с помощью скоросшивателя

Используя только веб-браузер (и подключение к Интернету), можно исследовать записные книжки здесь: (любезно предоставлено людьми, стоящими за mybinder)