Python에서 `zip([iter(s)]*n)`은 어떻게 효율적으로 목록을 동일한 청크로 분할합니까?
Python에서 zip([iter(s)]n) 분해
Python에서 zip() 함수는 여러 반복 가능한 항목의 요소를 결합합니다. 하나의 반복 가능한 튜플로 만듭니다. zip([iter(s)]n) 구문과 함께 사용하면 목록을 동일한 크기의 덩어리로 분할하는 편리한 방법을 제공합니다.
작동 방식:
[iter(s)]n 표현식은 목록 s에 대한 반복자의 n 복사본을 포함하는 목록을 만듭니다. 반복자의 각 복사본은 목록의 시작 부분에서 시작됩니다. *args는 목록을 zip()에 대한 인수로 압축을 풀어 n개의 반복 가능 항목이 함수에 전달되도록 합니다.
자세한 내용:
zip의 기능을 재현하려면 ([iter(s)]n) 자세한 코드 사용:
def verbose_chunk(s, n): """Returns a list of chunks of equal size from a list.""" chunks = [] for i in range(n): chunk = [] for j in range(len(s) // n): chunk.append(next(iter(s))) chunks.append(tuple(chunk)) return chunks
이 코드는 먼저 원하는 청크 수를 반복합니다. 각 청크에 대해 중첩 루프를 사용하여 목록의 요소를 반복하고 청크에 추가합니다. 그런 다음 청크는 튜플로 변환되어 청크 목록에 추가됩니다.
예:
s = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] n = 3 print(list(zip(*[iter(s)]*n))) # [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] print(verbose_chunk(s, n)) # [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]
두 접근 방식 모두 간결한 zip을 사용하여 동일한 결과를 생성합니다. ([iter(s)]n) 목록을 청크로 분할하는 데 더 효율적인 구문을 제공하는 표현식입니다.
위 내용은 Python에서 `zip([iter(s)]*n)`은 어떻게 효율적으로 목록을 동일한 청크로 분할합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
