


Wie haben sich „Filter', „Map' und „Reduce' in Python 3 geändert und wie kann ich meinen Code anpassen?
Python 3: Anpassung an die Entwicklung von Filtern, Zuordnen und Reduzieren
In Python 2 boten die Funktionen Filtern, Zuordnen und Reduzieren prägnante Möglichkeiten zur Datenbearbeitung Sammlungen. Diese Funktionen haben jedoch in Python 3 erhebliche Änderungen erfahren.
Filter und Map: Iteratoren statt Listen
Anstatt Listen zurückzugeben, geben Filter und Map jetzt Iteratoren zurück. Diese Änderung steht im Einklang mit der Designphilosophie von Python 3, Faulheit und Effizienz zu fördern. Iteratoren sparen Speicher und verbessern die Leistung, indem sie Elemente nach Bedarf bereitstellen, anstatt die gesamte Liste im Voraus zu erstellen.
Um eine Liste zu erhalten, die dem Ergebnis eines Filters oder einer Karte entspricht, können Sie die Funktion list() verwenden wie folgt:
filtered_list = list(filter(f, range(2, 25))) mapped_list = list(map(cube, range(1, 11)))
reduce: Veraltet und ersetzt
Python 3 hat die Reduce-Funktion entfernt. Es wurde als functools.reduce() in das functools-Modul verbannt. Diese Änderung wurde durch das Missverständnis im Zusammenhang mit der Verwendung von Reduce motiviert. In den meisten Fällen gilt eine explizite for-Schleife als besser lesbar und effizienter.
Beachten Sie, dass functools.reduce() denselben Zweck erfüllt wie Reduce in Python 2. Wenn Ihr Code jedoch stark von Reduce abhängt, sollten Sie ihn erneut aufrufen Es wird empfohlen, alternative Ansätze (z. B. explizite for-Schleifen oder Funktionen höherer Ordnung) zu erkunden.
Indem Sie diese Änderungen übernehmen, können Sie Ihren Python-Code an die neueste Version anpassen und von deren Verbesserungen profitieren Leistung und Lesbarkeit.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
