


Python ist scheiße bei For-Schleifen – und genau deshalb lieben wir es
Python, die elegante Katze in der Welt der Programmiersprachen: unabhängig, anspruchsvoll und scheinbar braucht Sie Sie nicht, bis es wirklich so ist. Diese Eigenschaft spiegelt sich am deutlichsten in der for-Schleife wider, die einem sofort das Gefühl geben kann, ein Genie und ein Idiot zu sein.
Es ist nicht so, dass die for-Schleife von Python schlecht wäre, es ist nur so, dass sie zu gut darin ist, so zu tun, als wüsste sie es besser als Sie.
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Das Zen von Python: „Tu weniger, Narr“
For-Schleifen sind in den meisten Programmiersprachen intuitiv. Möchten Sie bis 10 zählen? Kein Problem, geben Sie Ihnen eine Menge Standardcode, damit Sie sich schlau fühlen.
So schreiben Sie in der C-Sprache:
for (int i = 0; i < 10; i++) { printf("%d\n", i); }
Einfach, vorhersehbar und respektvoll gegenüber Ihrem IQ.
Und Python sagt:
„Warum sollten Sie sich die Mühe machen, i zu definieren, einen Bereich anzugeben oder Grundrechenarten durchzuführen? Ich werde Ihnen das alles darlegen, damit Sie erleben können, wie es ist, ein falscher Programmierer zu sein.“
Python-Version:
for i in range(10): print(i)
Das ist es. Keine Deklarationen, keine Klammern, nur „Vibe“. Pythons for-Schleife ist so einfach, dass sie sich ein wenig falsch anfühlt.
- Python ist mehr als das: Es möchte, dass Sie weniger tun
Angenommen, Sie haben eine Liste mit Früchten und möchten diese ausdrucken.
C-Sprachversion (wieder sehr respektvoll):
char* fruits[] = {"apple", "banana", "cherry"}; for (int i = 0; i < 3; i++) { printf("%s\n", fruits[i]); }
Python-Version:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit)
Ist dir etwas aufgefallen? Python macht sich nicht einmal die Mühe, Ihnen einen Index zu geben. Es wirft einfach das gesamte Element auf Sie, wie ein Frisbee, und sagt: „Hier, kümmern Sie sich darum.“
Möchten Sie Ihren Einfallsreichtum unter Beweis stellen, indem Sie eine Liste manuell indizieren? Schade. Python weiß bereits, was Sie wollen und gibt es Ihnen direkt weiter.
Listenverständnis: der Terminator der for-Schleife-
Pythons Listenverständnis ist das Grab von for-Schleifen.
Möchten Sie eine neue Liste erstellen, in der jede Zahl verdoppelt wird? In jeder anderen Sprache würde dies 3 bis 4 Zeilen Code erfordern. Python demonstriert ganz einfach seine Fähigkeiten im Bereich der einzeiligen Codierung:
doubled = [x * 2 for x in range(10)]
effizient, es gibt Ihnen auch das Gefühl, Code in einer geheimen Programmiersprache zu schreiben, die Normalsterbliche niemals verstehen werden. Aber der Preis ist: Ihre for-Schleife sieht jetzt aus wie ein kryptisches Kreuzworträtsel.
Beispiel:
results = [f"Employee-{i}" for i in range(10) if i % 2 == 0]
„Lass uns zum Spaß Sachen zerstören“-
Pythons for-Schleife betrügt Sie auch gerne auf subtile Weise. Das ist ein klassischer Fehler:
Unerwartete Variablenüberschreibung
for (int i = 0; i < 10; i++) { printf("%d\n", i); }
Warte, was? Haben wir nicht alles durch „Ananas“ ersetzt? NEIN! Python kichert in der Ecke, weil fruit
nur eine temporäre Variable ist. Die eigentliche Liste wird nicht geändert.
In der Zwischenzeit schmunzeln JavaScript-Entwickler, weil sie wissen, dass sie mit Problemen mit dem variablen Bereich ganze Produktionssysteme zum Absturz bringen können.
- aufzählen: Der MVP, den wir nicht verdienen
Manchmal benötigen Sie sowohl einen Index als auch einen Wert. Python hätte dazu führen können, dass Sie wie andere Sprachen langweiliges i
verwenden. Aber es gibt Ihnen enumerate(), was eher nach einem Unternehmensbegriff als nach einer Programmierfunktion klingt.
for i in range(10): print(i)
"aufzählen". Wirklich? Python, das ist keine Vorstandssitzung. Entspannen Sie sich einfach.
- Python-Schleife funktioniert plötzlich... nicht mehr
Möchten Sie eine Liste ändern, während Sie sie durchlaufen? Python wird Sie ausdruckslos ansehen und sagen:
„Du überdenkst.“
Beispiel:
char* fruits[] = {"apple", "banana", "cherry"}; for (int i = 0; i < 3; i++) { printf("%s\n", fruits[i]); }
Es fehlen jetzt Elemente in der Liste, weil Python unterwegs verloren gegangen ist. Wenn Python ein Kellner wäre, wäre das so, als würde man den Tisch abräumen, bevor man überhaupt mit dem Essen fertig ist.
- Eine Endlosschleife, die keine Endlosschleife ist
Versuchen Sie, eine klassische Endlosschleife in Python zu schreiben. Weißt du, zum Spaß. So schreiben Sie es in C-Sprache:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit)
Das Folgende ist die Python-Version:
doubled = [x * 2 for x in range(10)]
Es funktioniert, aber es fühlt sich komisch an. Python versucht nicht einmal, eine klassische Endlosschleife zu emulieren. Es ist einfach eine...unendliche Wahrheit.
Fazit: Pythons for-Schleife ist nicht schlecht – Nur wir können das nicht
Die Wahrheit ist, dass die for-Schleife von Python gar nicht so schlecht ist. Es ist nur so, dass wir selbst verwöhnt sind. Die Schleifen von Python sind so intuitiv, prägnant und leistungsstark, dass wir den Aufwand vergessen, Indizes manuell zu verfolgen oder mit Segfaults umzugehen.
Wenn Sie sich also das nächste Mal über die for-Schleifen von Python beschweren, denken Sie daran: Python ist nicht schrecklich. Es ist einfach langweilig, deine Hand zu halten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython ist scheiße bei For-Schleifen – und genau deshalb lieben wir es. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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
