Python에서 여러 속성을 기반으로 목록을 효율적으로 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?
다중 속성 목록 정렬
단일 속성을 기준으로 목록을 정렬하는 것은 간단합니다. 그러나 여러 속성이 정렬 순서를 지정하는 경우 더 복잡한 접근 방식이 필요합니다.
다음 목록 목록을 고려하세요.
[[12, 'tall', 'blue', 1], [2, 'short', 'red', 9], [4, 'tall', 'blue', 13]]
이 목록을 'tall' 또는 '' 기준으로만 정렬 short' 속성은 sorted(s, key = itemgetter(1))를 사용하여 얻을 수 있습니다. 그러나 정렬 순서가 높이와 색상 속성을 모두 기반으로 해야 하는 경우에는 보다 효율적인 솔루션이 필요합니다.
다중 속성 키 기능
여러 속성으로 목록을 작성하는 경우 원하는 정렬 순서를 나타내는 튜플을 반환하는 키 함수를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 키 기능은 먼저 높이를 기준으로 정렬한 다음 색상을 기준으로 정렬합니다.
key = lambda x: (x[1], x[2])
이 키 기능을 사용하면 목록을 다음과 같이 정렬할 수 있습니다.
s = sorted(s, key=key)
또는 itemgetter ()를 사용하면 동일한 결과를 더 효율적으로 얻을 수 있습니다.
import operator key = operator.itemgetter(1, 2)
이 핵심 기능은 더 빠르고 효과적입니다. Python 함수 호출을 포함하지 않습니다.
직접 정렬
마지막으로 sorted() 대신 sort() 메서드를 사용하고 재할당하면 위의 접근 방식을 더욱 단순화할 수 있습니다. . 이렇게 하면 새 목록을 만들 필요가 없습니다.
s.sort(key=key)
위 내용은 Python에서 여러 속성을 기반으로 목록을 효율적으로 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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.

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.

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

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.
