


„defaultdict' vs. reguläres „dict' in Python: Wann sollten Sie welches verwenden?
Collections.defaultdict vs. Regular Dict: Die Unterscheidung verstehen
Im Gegensatz zu herkömmlichen Python-Wörterbüchern, die einen KeyError für fehlende Schlüssel auslösen, bietet das defaultdict eine einzigartige Wendung. Es initialisiert nicht vorhandene Schlüssel automatisch mit Standardwerten, die von einem benutzerdefinierten „aufrufbaren“ Objekt bestimmt werden. Um seine Funktionalität vollständig zu verstehen, wollen wir uns mit seiner Syntax und Mechanik befassen.
Im ersten Beispiel in der Frage:
>>> from collections import defaultdict >>> s = 'mississippi' >>> d = defaultdict(int) >>> for k in s: ... d[k] += 1 ... >>> d.items() dict_items([('m', 1), ('i', 4), ('s', 4), ('p', 2)])
Wir verwenden ein defaultdict und geben int als aufrufbares Objekt an. Während wir die Zeichenfolge s durchlaufen, erstellt das Standarddikt automatisch fehlende Schlüssel, indem es int() aufruft. Diese Funktion gibt ein ganzzahliges Objekt zurück, das auf 0 initialisiert ist. Folglich wird jeder Buchstabe in s zu einem Schlüssel im resultierenden Wörterbuch d, wobei die entsprechenden Werte die Häufigkeiten seines Auftretens darstellen.
Im zweiten Beispiel:
>>> s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] >>> d = defaultdict(list) >>> for k, v in s: ... d[k].append(v) ... >>> d.items() [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]
Wir verwenden wieder ein Defaultdict und übergeben list als aufrufbares Objekt. Dieses Mal werden nicht vorhandene Schlüssel mit list() initialisiert. Während wir die Liste der Tupel durchlaufen, stellt das Standarddikt sicher, dass jede eindeutige Farbe als Schlüssel dargestellt wird. Die entsprechenden Werte sind Listen, die die Häufigkeit des Auftretens jeder Farbe speichern.
Durch die Verwendung eines Standarddikts können wir Wörterbücher mit fehlenden Schlüsseln bequem bearbeiten, mögliche KeyError-Ausnahmen vermeiden und unseren Code vereinfachen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„defaultdict' vs. reguläres „dict' in Python: Wann sollten Sie welches verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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