Python의 `filter`, `map` 및 `reduce` 함수가 Python 3에서 어떻게 변경되었나요?
Python 기능 도구의 진화 이해: 필터, 맵, 축소
Python 3에서 필터, 맵, 축소의 동작 그리고 축소 함수는 Python 2의 해당 함수에 비해 상당한 변경을 거쳤습니다. 이는 이전 구문에 익숙한 사용자에게 혼란을 초래할 수 있으며 동작.
필터 및 맵 변경 사항
Python 3에서는 필터와 맵 모두 목록이 아닌 반복자를 반환합니다. 이는 구체적인 데이터 구조 생성에서 보다 효율적이고 메모리 효율적인 뷰 제공으로 전환한 결과입니다. 결과로 목록을 얻어야 하는 경우 list() 함수를 사용하여 반복자를 변환할 수 있습니다. 목록(필터(f, 범위(2, 25))). 그러나 더 나은 해결책은 목록 이해를 고려하거나 코드를 재작업하여 목록의 필요성을 제거하는 것입니다.
리듀스 제거
Python 3에서는 내장된 -감소 기능. 대신, 사용자는 필요한 경우 functools.reduce 기능을 사용해야 합니다. 그러나 대부분의 경우 명시적인 for 루프가 더 읽기 쉽고 효율적인 대안을 제공한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
예제 코드 수정
제공된 Python을 적용하려면 2 코드를 Python 3으로 변경하면 다음과 같은 변경 사항이 적용됩니다. 필요:
# Python 2 filter(f, range(2, 25)) map(cube, range(1, 11)) reduce(add, range(1, 11)) # Python 3 list(filter(f, range(2, 25))) list(map(cube, range(1, 11))) functools.reduce(add, range(1, 11))
결론
Python 3의 이러한 변경 사항을 이해함으로써 개발자는 놀라움을 피하고 언어에서 사용할 수 있는 기능 도구를 효과적으로 활용하는 코드를 작성할 수 있습니다.
위 내용은 Python의 `filter`, `map` 및 `reduce` 함수가 Python 3에서 어떻게 변경되었나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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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.
