Python の効率を向上させる 5 つの高度な使用法
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## プログラミング言語の高度な機能は、通常、豊富な経験を通じて発見されます。あなたが複雑なプロジェクトに取り組んでいて、スタックオーバーフローに関する質問に対する答えを探しているとします。すると突然、これまで存在を知らなかった Python 機能を使用する非常にエレガントなソリューションを発見することになります。
Lambda 関数
Lambda 関数は比較的小さな匿名関数です。匿名とは、実際には関数名がないことを意味します。 Python 関数は通常、def a_function_name() スタイルを使用して定義されますが、ラムダ関数の場合は名前をまったく付けません。これは、ラムダ関数の機能が、関数を完全に定義せずに単純な式または演算を実行することであるためです。 ラムダ関数は任意の数のパラメーターを取ることができますが、式には 1 つのみしか含めることができません。 なんと簡単なことでしょう!関数全体を定義せずに、いくつかの単純な数学演算を実行しました。これは、Python をクリーンでシンプルなプログラミング言語にする多くの機能の 1 つです。
Map 関数
Map() は、リストや辞書など、さまざまなデータ構造内の要素に関数を適用できる組み込み Python 関数です。これは、この操作を実行するための非常にクリーンで読みやすい方法です。
フィルター関数
各リスト要素を True または False で評価するだけでなく、filter() 関数は、True に一致する要素のみが返されることも保証します。式のチェックと戻りリストの構築という 2 つのステップを処理するのに非常に便利です。
Itertools モジュール
Python の Itertools モジュールは、イテレータを操作するためのツールのコレクションです。イテレータは、リスト、タプル、辞書などの for ループ ステートメントで使用できるデータ型です。 Itertools モジュールの関数を使用すると、複数行の関数や複雑なリスト内包表記を必要とする多くの反復子操作を実行できます。 Itertools の魅力については、次の例を参照してください。
Generator 関数
とはいえ、リストを複数回反復処理する必要があり、リストがメモリに収まるほど小さい場合は、for ループまたは Python 2.x の range 関数を使用する方が良いでしょう。ジェネレーター関数と xrange 関数はアクセスするたびに新しいリスト値を生成するため、Python 2.x の range 関数は静的リストであり、整数はすぐにアクセスできるようにすでにメモリーに配置されています。
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以上がPython の効率を向上させる 5 つの高度な使用法の詳細内容です。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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