Python 목록은 무엇이며 어떻게 효과적으로 사용합니까?

Python 목록이란 무엇이며 효과적으로 사용하려면 어떻게합니까?

Python 목록은 주문, 변하기 쉬운 (변경 가능한) 항목 시퀀스입니다. 이것은 다음을 의미합니다.

주문 : 목록의 항목은 삽입 순서를 유지합니다. 추가 된 첫 번째 요소는 항상 인덱스 0에, 인덱스 1에서 두 번째는 다음과 같습니다. 이것은 튜플과 같은 다른 시퀀스 유형과 대조됩니다 (불변). 목록은 사각형 브래킷을 사용하여 생성되며, 쉼표로 분리 된 항목 :
액세스 요소 :
• 액세스 요소에 대한 인덱싱을 사용합니다. 인덱싱은 0에서 시작하여 시작한다는 점을 기억하십시오. 부정적인 인덱싱은 끝에서 액세스 할 수 있습니다. 조작 : : 끝에 항목을 추가합니다.
• : 특정 색인에 항목을 삽입합니다. : 반복적 인 (다른 목록과 같은) 끝까지 모든 항목을 추가합니다. 항목.

: 특정 지수에서 항목을 제거하고 반환합니다 (기본값은 마지막 요소입니다). : 특정 색인에서 항목을 삭제합니다. : 항목의 첫 번째 사건의 인덱스를 반환합니다.

1. : 목록을 제자리에 정렬합니다.

   : 요소의 순서를 제자리에 역전시킵니다. : 목록의 얕은 사본을 생성합니다. 목록? []

   my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
   empty_list = []

2. 반복하면서 목록을 수정합니다.

   이로 인해 예상치 못한 동작이나 오류로 이어질 수 있습니다. 목록의 사본을 반복하거나 목록 이해력을 사용하는 것은 일반적으로 더 안전합니다. .<🎜 🎜> <<>

   my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
   empty_list = []

잘못된 인덱싱 :
3. 목록 바운드 외부의 요소 액세스 (예 : 목록에 5 개의 요소 만있는 경우) <🎜 . 복사 된 목록 내의 요소 변경은 해당 요소가 다른 목록과 마찬가지로 변이 가능한 객체 인 경우 원래 목록에 영향을 미칩니다. 이를 피하기 위해 깊은 사본의 <🎜 🎜> 모듈에서 메소드 또는 <🎜 🎜> 함수를 사용하십시오. 큰 목록에서 비효율적 인 작업 : 와 같은 작업은 비교적 효율적이지만 큰 목록의 중간에 반복적 인 삽입 또는 결실이 느릴 수 있습니다. 특정 작업에 대해보다 효율적인 데이터 구조 (예 : <🎜 🎜>)를 사용하는 것을 고려하십시오. <🎜 🎜> <🎜 🎜 <🎜 🎜> 빈 목록을 확인하지 않음 : my_list[10] 목록에 요소가 있다고 가정하는 작업을 수행하기 전에 (<🎜 IndexError와 같은), 항상 목록이 <🎜 <<🎜 <🎜
를 사용하여 목록이 비교되어 있는지 확인하십시오. 세트?
4. 간단히 말해서 : <🎜 🎜>

   <🎜

   목록 :
   • 수정할 수있는 순서 컬렉션이 필요할 때 사용하십시오. <🎜 🎜> <🎜 🎜 튜플 : (데이터 무결성을 위해 변경되지 않아야하는 순서 컬렉션이 필요할 때 사용하십시오). 그들은 또한 목록보다 약간 더 메모리 효율적입니다. <🎜 🎜>
   • 세트 : 고유 한 항목 모음이 필요할 때 사용하십시오. 순서는 중요하지 않습니다. 세트 운영 (Union, Intersection 등)은 매우 효율적입니다. <🎜 🎜> <🎜 🎜> 큰 데이터 세트에 대한 Python 목록을 조작하고 최적화하기위한 일부 고급 기술은 무엇입니까?
   목록 이해 : 이들은 종종 기존 목록을 기반으로하는 새로운 목록을 제공하는 것이 중요합니다. 루프.

   1. <🎜 🎜> generator expressions :

      목록 이해와 유사하지만 메모리에서 전체 목록을 한 번에 생성하는 대신 요구 중 값을 생성합니다. 이것은 메모리에 맞지 않는 매우 큰 데이터 세트의 경우 중요합니다. <🎜 🎜> <🎜

      my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
      empty_list = []

   2. numpy 배열 : 큰 데이터 세트의 숫자 계산의 경우 Numpy Array는 Python 목록보다 훨씬 효율적입니다. 그들은 벡터화 된 작업 및 최적화 된 메모리 관리를 제공합니다. <🎜 🎜> <🎜🎜> 메모리 매핑 :

      가용 RAM을 초과하는 매우 큰 데이터 세트의 경우 메모리 매핑을 마치 메모리에있는 것처럼 디스크의 파일 부분을 사용하여 작업 할 수 있습니다. <🎜 <<🎜 <🎜

      first_element = my_list[0]  # 1
      third_element = my_list[2] # "hello"

   특수 데이터 구조 : 의 데이터 구조를 고려하십시오. 끝) 또는 기타 라이브러리 수행중인 특정 작업에 따라.
   3. 프로파일 링 : Python의 프로파일 링 도구를 사용하여 코드에서 병목 현상을 식별합니다. 이것은 최적화 노력을 효과적으로 타겟팅하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 기술을 이해하고 일반적인 함정을 피함으로써 상당한 양의 데이터를 다룰 때에도 Python 목록과 효과적으로 작업 할 수 있습니다.
   .

   위 내용은 Python 목록은 무엇이며 어떻게 효과적으로 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!