itertool 발견
Itertools는 가장 흥미로운 Python 라이브러리 중 하나입니다. 반복자와 함께 작업하는 데 사용되는 기능적 언어에서 영감을 받은 일련의 기능이 포함되어 있습니다.
이 기사에서는 제가 가장 관심을 끌었고 매번 새로운 일을 하지 않도록 염두에 두어야 할 몇 가지 사항에 대해 언급하겠습니다.
세다
무한 카운트를 여러 번 구현했습니다(뭐, 끝납니다
특정 지점에서 명시적으로 중단) while True 루프를 사용합니다. itertools는 더 나은 대안을 제공합니다:
from itertools import count for i in count(start=2, step=2): if i > 10: break print(i)
2 4 6 8 10
예제에서 볼 수 있듯이 휴식 시간이 아닌 경우 count는 무한한 숫자를 반환합니다. 위의 코드는 대략 다음과 같습니다.
i = 2 while True: if i > 10: break print(i) i += 2
2 4 6 8 10
일괄 처리
매우 일반적인 작업을 수행하는 함수: 크기 n의 배치로 시퀀스에서 데이터를 가져옵니다. 예를 살펴보겠습니다.
from itertools import batched sequence = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] for batch in batched(sequence, 2): # lotes de tamaño 2 print(batch)
(1, 2) (3, 4) (5, 6) (7,)
이 경우처럼 마지막 배치의 크기가 n보다 작거나 같을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 꽤 유용하지 않나요?
쌍으로
또 다른 간단하고 유용한 기능입니다. 시퀀스가 주어지면(실제로는 반복자가 주어지면) 해당 요소를 쌍으로 제공합니다.
예를 들어 더 자세히 살펴보겠습니다.
from itertools import pairwise sequence = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] for a, b in pairwise(sequence): print(a, b)
1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7
쌍의 개수는 입력 시퀀스의 크기보다 1개 적습니다.
제품
마지막으로 이 짧은 글을 통해 제품에 대해 이야기하고 싶습니다.
데카르트 곱을 구현합니다.
두 개의 데이터 스트림을 통해 반복되는 중첩 for를 대체하는 데 유용합니다.
from itertools import product A = [1, 2, 3] B = [5, 6, 7] for a, b in product(A, B): print(a, b)
1 5 1 6 1 7 2 5 2 6 2 7 3 5 3 6 3 7
의 데카르트 곱을 만들 수 있는 매개변수를 받습니다.
자체 시퀀스:
from itertools import product A = [1, 2, 3] for a1, a2, a3 in product(A, repeat=3): print(a1, a2, a3)
1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 3 1 1 3 2 1 3 3 2 1 1 2 1 2 2 1 3 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 3 1 2 3 2 2 3 3 3 1 1 3 1 2 3 1 3 3 2 1 3 2 2 3 2 3 3 3 1 3 3 2 3 3 3
향후 게시물에서 이 유용한
모듈의 다른 기능에 대해 언급하겠습니다.
파이썬 표준 라이브러리. 도움이 되셨기를 바랍니다.
위 내용은 itertool 발견의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
