


Python 3 の「filter」、「map」、および「reduce」はどのように変更されましたか? コードを適応させるにはどうすればよいですか?
Python 3: filter、map、reduce の進化への適応
Python 2 では、関数 filter、map、reduce によってデータを操作するための簡潔な方法が提供されます。コレクション。ただし、これらの関数は Python 3 で大幅に変更されました。
フィルターとマップ: リストの代わりにイテレーター
リストを返す代わりに、フィルターとマップはイテレーターを返すようになりました。この変更は、怠惰と効率を促進するという Python 3 の設計哲学と一致しています。イテレーターは、事前にリスト全体を作成するのではなく、必要に応じて要素を生成することでメモリを節約し、パフォーマンスを向上させます。
フィルターまたはマップの結果と同等のリストを取得するには、list() 関数を使用できます。次のように:
filtered_list = list(filter(f, range(2, 25))) mapped_list = list(map(cube, range(1, 11)))
reduce: 非推奨となり置き換えられました
Python 3 では、reduce 関数が削除されました。これは functools.reduce() として functools モジュールに移管されました。この変更は、reduce の使用に関する誤解が原因で行われました。ほとんどの場合、明示的な for ループはより読みやすく効率的であると考えられます。
functools.reduce() は Python 2 の Reduce と同じ目的を果たすことに注意してください。ただし、コードが Reduce に大きく依存している場合は、これを再検討してください。また、別のアプローチ (明示的な for ループや高階関数など) を検討することをお勧めします。
これらの変更を受け入れることで、Python コードを最新バージョンに適応させることができます。パフォーマンスと読みやすさの向上を活用してください。
以上がPython 3 の「filter」、「map」、および「reduce」はどのように変更されましたか? コードを適応させるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
