Python 2.X の Range と xrange: 違いは何ですか?
Python 2.X の range 関数と xrange 関数の違いを理解する
Python 2.X には、一連の数値を生成するための 2 つの関数 range と xrange が用意されています。どちらも同様の目的を果たしますが、特にメモリ使用量と効率の点で異なる特徴を示します。
range
range 関数は、メモリを割り当てるリストを作成します。シーケンス全体を一度に保存します。これは、メモリに収まらない可能性のある大きなシーケンスの場合は非効率的になる可能性があります。たとえば、 range(1, 10000000) は 9999999 個の要素を含むリストを作成し、大量のメモリを消費する可能性があります。
xrange
対照的に、xrange 関数はシーケンスを生成します。遅延評価するオブジェクト。シーケンス全体を事前にメモリに保存しません。代わりに、必要に応じて各要素をその場で計算します。これにより、特に大きなシーケンスの場合、xrange のメモリ効率が向上します。
効率への影響
xrange の遅延評価により、特に大きなシーケンスの場合、range よりも高速になります。シーケンス全体にメモリを割り当てる必要がないため、発生するオーバーヘッドが少なくなります。これは、シーケンスが 1 回だけ反復されるループまたはリスト内包表記で特に顕著です。
その他の違い
メモリの使用量と効率以外にも、いくつかの違いがあります。 range と xrange の違い:
- Python 2.X では、xrange は負の値を処理できません
- Python 3 では、range が xrange に置き換わりました。 xrange を呼び出すと、NameError 例外が発生します。 Python 2.X の xrange のように動作するシーケンス オブジェクトを作成するには、stop 引数を None に設定して range を使用します。
以上がPython 2.X の Range と xrange: 違いは何ですか?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。

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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。

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