목록 이해와 레게
아. 두려웠던 순간.
저만의 생각과 의견, 지식파괴가 가능한 첫 포스팅입니다.
독자 여러분, 이것은 for-loop를 한 줄로 작성하고 목록에 추가하고 일부 데이터를 반환하는 Python의 기능에 대한 심층 분석이나 놀라운 분석이 아닙니다. 아니, 아니. 이것은 단지 얼마나 재미 있고 얼마나 멍청한지 보여주는 것입니다. 작은 것들이 모여서 멍청한 것을 만들 수 있다는 것입니다. 예... 하지만 깔끔하기도 합니다.
이제 쓰레기통에 불을 붙이자! 만세!
이야기:
어렸을 때, 여름 캠프에서 일하고, 젊음의 방법을 배우고, 히피풍으로 유명한 섬에서... 노래를 들었습니다. 이봐, 재미있었지? 저스틴 비버(Justin Bieber)는 매력적이지는 않지만 그럼에도 불구하고 매력적입니다. 내가 전혀 알지 못했던 노래는 내가 코드 작성을 배우기 시작하는 데 큰 영향을 미쳤습니다. 제목의 노래... "Pass the Dutchie."
이제 "레게 노래가 프로그래밍과 무슨 상관이 있지?"라고 생각할 수도 있습니다. 모두 들어주세요.
Dutchie 통과... 목록 이해 스타일:
당신이 나와 같다면 리스트 컴프리헨션은 모든 것을 "단순화"하는 마법사 과학, 한 줄짜리처럼 보였을 것입니다. 달콤하고 달콤한 "파이썬식" 방식입니다. 그런데 오히려 내 뇌의 톱니바퀴가 멈춰 버린 듯한 느낌이 들었습니다. (모니터에 몸을 기대고 눈을 가늘게 뜨고 본 적 있으신가요? - 네... 정확히는요.)
마치 신비롭고 마법 같은 "더치"(기침.. 가변적.. 기침)를 왼쪽으로 넘겨달라는 요청을 받은 것 같았지만, 무엇을 지나가고 있는지, 어디로 가는지 전혀 알 수 없었습니다. 또는 그것이 왜 중요한지. (그렇습니다만, 스토리상...)
정리해 보겠습니다. list comprehension은 노래에서처럼 내용을 전달하는 것입니다. 목록을 한 줄로 깔끔하게 필터링하고 변환하는 방법입니다. "이봐, 코드 한 줄에 밀어 넣었어! 그리핀도르에게 점수!"를 위해 제가 작성한 공포스러운 코딩 중 일부를 보셔야 합니다. 모두 관련이 있습니다.(저는 여러 줄의 코드를 선호합니다. 가독성도 좋습니다.)
리스트 컴프리헨션이 중요한 이유: 여러 줄의 루프와 추가() 메서드를 사용하는 대신 리스트 컴프리헨션을 사용하면 더 적은 줄로 간결하고 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다. 속도도 더 빠르기 때문에 Python 개발자가 목록 작업을 할 때 가장 선호하는 도구입니다.
그래서... 그럴 수도 있고, 안 할 수도 있고, 그랬을 수도 있는 분들을 위해(와우, 자동 수정 기능이 저를 정말 힘들게 만들었어요) 가장 기본적인 목록 이해력을 이해할 수 있는 두뇌의 해결책을 제시합니다. :
left_hand_side = ['dutchie', 'pon the left hand side'] def catchyReggaeFunction(lyrics): where_the_dutchie_is_passed_to = [ f"pass the {pon_the} pon the left hand side" for pon_the in lyrics if pon_the == 'dutchie' ] return where_the_dutchie_is_passed_to printer = catchyReggaeFunction(left_hand_side) print(printer)
출력:
['pass the dutchie pin the left hand side']
이 어리석은 예의 요점은 네덜란드어처럼 목록 이해가 모든 것을 전달하는 것임을 보여주는 것입니다. 이 경우 목록에서 "dutchie"를 필터링하여 새 목록에 전달합니다.
테이크아웃...어, 테이크아웃:
목록 이해와 같은 추상적인 개념으로 어려움을 겪고 있다면 혼자가 아닙니다. 모두가 이것이 마법사 수준의 마법이라고 느끼기 시작하지만, 시간이 좀 지나면 이해되기 시작합니다. 중독성 있는 노래의 후렴처럼, 한번 들으면 쏙쏙 들어오네요.
이제 혼란에서 목록 이해에 이르기까지의 여정이 한 번에 하나씩 있습니다.
자, 우리 모두 즐거운 시간 보내지 않았나요?
위 내용은 목록 이해와 레게의 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.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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.

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.

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.
