Ja, Sie haben es richtig gelesen, es ist „...“
In Python ... stellt es ein Objekt namens Ellipsis dar. Laut offizieller Beschreibung handelt es sich um einen speziellen Wert, der normalerweise als Platzhalter für eine leere Funktion oder für Slicing-Operationen in Numpy verwendet werden kann.
Zum Beispiel:
def my_awesome_function(): ...
ist äquivalent zu:
def my_awesome_function(): Ellipsis
Natürlich können Sie auch pass oder string als Platzhalter verwenden:
def my_awesome_function(): pass
def my_awesome_function(): "An empty, but also awesome function"
Ihre endgültige Wirkung ist die gleiche.
Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Objekte in Numpy funktionieren. Erstellen Sie ein 3x3x3-Matrix-Array und rufen Sie dann die zweite Spalte aller innersten Matrizen ab:
>>> import numpy as np >>> array = np.arange(27).reshape(3, 3, 3) >>> array array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])
Um die zweite Spalte der innersten Matrix zu erhalten, verwenden Sie die traditionelle Methode könnte so aussehen:
>>> array[:, :, 1] array([[ 1, 4, 7], [10, 13, 16], [19, 22, 25]])
Wenn Sie ... Objekt verwenden, sieht es so aus:
>>> array[..., 1] array([[ 1, 4, 7], [10, 13, 16], [19, 22, 25]])
Bitte beachten Sie jedoch, dass ... Objekte nur in Numpy verfügbar sind, nicht in in Python integrierten Arrays.
Das Dekomprimieren des iterativen Objekts ist eine sehr praktische Funktion:
>>> a, *b, c = range(1, 11) >>> a 1 >>> c 10 >>> b [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
oder:
>>> a, b, c = range(3) >>> a 0 >>> b 1 >>> c 2
Anstatt Code wie diesen zu schreiben:
>>> lst = [1] >>> a = lst[0] >>> a 1 >>> (a, ) = lst >>> a 1
Sie können es auch auf die gleiche Weise aktualisieren als Dekomprimierung des iterativen Objekts. Elegante Zuweisungsoperation:
>>> lst = [1] >>> [a] = lst >>> a 1
Obwohl dies etwas dumm erscheint, ist es meiner persönlichen Meinung nach eleganter als die vorherige Schreibweise.
Es gibt verschiedene seltsame Möglichkeiten, Arrays zu erweitern, wie zum Beispiel:
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> flattened = [elem for sublist in l for elem in sublist] >>> flattened [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Wenn Sie ein gewisses Verständnis von Reduzieren und Lambda haben, wird empfohlen, eine elegantere Methode zu verwenden:
>>> from functools import reduce >>> reduce(lambda x,y: x+y, l) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
combine Reduzieren und LambdaSie können Spleißvorgänge für jedes Unterarray im l-Array ausführen.
Natürlich gibt es einen magischeren Weg:
>>> sum(l, []) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> # 其实相当于 [] + [1, 2, 3] + [4, 5, 6] + [7, 8, 9]
Ja, durch Ausführen der Summenoperation für das zweidimensionale Array kann jedes Element im zweidimensionalen Array durch „Addition“ zusammengefügt werden.
Wenn Sie eine Summenoperation für ein dreidimensionales Array ausführen, kann dieses in ein zweidimensionales Array umgewandelt werden. Wenn Sie zu diesem Zeitpunkt eine Summenoperation für das zweidimensionale Array ausführen, ist dies möglich zu einem eindimensionalen Array erweitert werden.
Obwohl diese Technik großartig ist, empfehle ich sie nicht, weil die Lesbarkeit so schlecht ist.
Immer wenn Sie einen Ausdruck im Python-Interpreter, in IPython oder in der Django-Konsole ausführen, bindet Python den Ausgabewert in die _-Variable:
>>> nums = [1, 3, 7] >>> sum(nums) 11 >>> _ 11 >>>
Da es sich um eine Variable handelt, können Sie sie unter überschreiben Jederzeit, oder bedienen Sie es wie eine normale Variable:
>>> 9 + _ 20 >>> a = _ >>> a 20
Viele Leute wissen nicht, dass else an vielen Stellen verwendet werden kann in Schleifen Es wird bei der Ausnahmebehandlung verwendet.
Wenn Sie feststellen müssen, ob eine bestimmte Logik in der Schleife verarbeitet wird, tun Sie normalerweise Folgendes:
found = False a = 0 while a < 10: if a == 12: found = True a += 1 if not found: print("a was never found")
Wenn else eingeführt wird, können wir eine Variable weniger verwenden:
a = 0 while a < 10: if a == 12: break a += 1 else: print("a was never found")
Wir können verwenden Versuchen Sie es.. außer ... verwenden Sie else, um die Logik zu schreiben, wenn eine Ausnahme nicht abgefangen wird:
In [13]: try: ...: {}['lala'] ...: except KeyError: ...: print("Key is missing") ...: else: ...: print("Else here") ...: Key is missing
Wenn das Programm keine Ausnahme hat, wird es auf diese Weise den else-Zweig verwenden:
In [14]: try: ...: {'lala': 'bla'}['lala'] ...: except KeyError: ...: print("Key is missing") ...: else: ...: print("Else here") ...: Else here
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die versteckten Tricks von Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!