Range vs. xrange in Python 2.X: Was ist der Unterschied?
Die Unterschiede zwischen den Funktionen „range“ und „xrange“ in Python 2.X verstehen
Python 2.X bietet zwei Funktionen, „range“ und „xrange“, zum Generieren einer Zahlenfolge. Obwohl beide einem ähnlichen Zweck dienen, weisen sie unterschiedliche Merkmale auf, insbesondere im Hinblick auf Speichernutzung und -effizienz.
range
Die Range-Funktion erstellt eine Liste, die Speicher zuweist um die gesamte Sequenz auf einmal zu speichern. Dies kann bei großen Sequenzen, die möglicherweise nicht in den Speicher passen, ineffizient sein. Beispielsweise würde „range(1, 10000000)“ eine Liste mit 9999999 Elementen erstellen und möglicherweise viel Speicher verbrauchen.
xrange
Im Gegensatz dazu generiert die xrange-Funktion eine Sequenz Objekt, das träge auswertet. Es wird nicht die gesamte Sequenz im Voraus im Speicher gespeichert. Stattdessen wird jedes Element nach Bedarf spontan berechnet. Dies macht xrange speichereffizienter, insbesondere bei größeren Sequenzen.
Auswirkungen auf die Effizienz
Die Lazy-Auswertung von xrange macht es schneller als range, insbesondere bei großen Sequenzen. Da kein Speicher für die gesamte Sequenz reserviert werden muss, entsteht weniger Overhead. Dies macht sich besonders bei Schleifen oder Listenverständnissen bemerkbar, bei denen die Sequenz nur einmal wiederholt wird.
Andere Unterschiede
Abgesehen von der Speichernutzung und -effizienz gibt es noch einige andere Unterschiede zwischen range und xrange:
- In Python 2.X kann xrange keine negativen Schrittwerte verarbeiten, while range kann.
- In Python 3 hat range xrange ersetzt. Der Aufruf von xrange löst eine NameError-Ausnahme aus. Um ein Sequenzobjekt zu erstellen, das sich wie xrange in Python 2.X verhält, verwenden Sie „range“ mit dem Stop-Argument auf „None“.
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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
