초보자가 꼭 봐야 할 Python 팁
다음은 제가 최근 몇 년간 수집한 Python 실용적인 팁과 도구입니다.
교환변수
x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6
if문 인라인
print "Hello" if True else "World" >>> Hello
연결
아래 마지막 방법 이 방법 서로 다른 유형의 두 개체를 바인딩할 때 매우 좋습니다.
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
숫자 능력
#除后向下取整 print 5.0//2 >>> 2 # 2的5次方 print 2**5 >> 32
부동 소수점 수의 나눗셈에 주의하세요
print .3/.1 >>> 2.9999999999999996 print .3//.1 >>> 2.0
수치 비교
이것은 제가 가지고 있는 몇 안 되는 언어 중 하나입니다. 정말 대단하네요 편리한 방법
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 0: print x >>> 2
두 개의 목록을 동시에 반복
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb >>> Packers vs. Ravens >>> 49ers vs. Patriots
인덱스를 사용한 목록 반복
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(teams): print index, team >>> 0 Packers >>> 1 49ers >>> 2 Ravens >>> 3 Patriots
목록 이해
주어진 목록 , 우리는 할 수 있습니다. 짝수 목록을 브러싱하는 방법:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
는 다음과 같이 변환됩니다.
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
멋지지 않나요, 하하.
사전 이해
목록 이해와 유사하게 사전도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print {key: value for value, key in enumerate(teams)} >>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
목록 값 초기화
items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
목록 변환 문자열
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
사전에서 요소 가져오기
try/제외 코드가 우아하지 않다는 점은 인정하지만 여기에 간단한 방법이 있습니다. 사전이 발견되지 않으면 해당 값은 두 번째 매개변수를 사용하여 변수 값으로 설정됩니다.
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} try: is_admin = data['admin'] except KeyError: is_admin = False
를 다음으로 바꾸세요:
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} is_admin = data.get('admin', False)
목록의 하위 집합 가져오기
때로는 목록의 일부 요소만 필요한 경우가 있습니다. 다음은 목록의 하위 집합을 가져오는 몇 가지 방법입니다. 목록.
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #中间4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最后3个 print x[3:] >>> [4,5,6] #奇数项 print x[::2] >>> [1,3,5] #偶数项 print x[1::2] >>> [2,4,6]
FizzBuzz를 해결하는 60자
얼마 전 Jeff Atwood가 FizzBuzz라는 간단한 프로그래밍 연습을 홍보했습니다. 질문 은 을 다음과 같이 인용했습니다.
작성하세요. a 프로그램은 1부터 100까지의 숫자를 인쇄합니다. 3의 배수는 "Fizz"로, 5의 배수는 "Buzz"로, 3과 5의 배수는 "FizzBuzz"로 바꿉니다.
이 문제를 해결하는 짧고 흥미로운 방법은 다음과 같습니다.
for x in range(101): print"fizz"[x%3*4::]+"buzz"[x%5*4::] or x
Collection
Python에 내장된 데이터 유형 외에도 컬렉션 모듈 여기에는 Counter가 매우 유용한 몇 가지 특별한 사용 사례도 포함되어 있습니다. 올해 페이스북 해커컵에 참여해 보면 실용성까지 찾을 수 있다.
from collections import Counter print Counter("hello") >>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})
반복 도구
컬렉션 라이브러리와 마찬가지로 특정 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 itertools라는 라이브러리도 있습니다. 사용 사례 중 하나는 그룹에서 불가능한 모든 요소 조합을 알려줄 수 있는 모든 조합을 찾는 것입니다.
from itertools import combinations teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for game in combinations(teams, 2): print game >>> ('Packers', '49ers') >>> ('Packers', 'Ravens') >>> ('Packers', 'Patriots') >>> ('49ers', 'Ravens') >>> ('49ers', 'Patriots') >>> ('Ravens', 'Patriots') False == True
이는 Python에서 True와 False를 사용하는 실제 기술에 비해 매우 흥미로운 점입니다. 전역 변수이므로:
False = True if False: print "Hello" else: print "World" >>> Hello
위 내용은 초보자가 꼭 봐야 할 Python 팁의 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.

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.

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.

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.
