Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

Најди слично Погледај

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai