


Wie kann ich Teilzeichenfolgen in einer Liste von Zeichenfolgen effizient finden?
Teilzeichenfolgen in Listen finden
Bei einer gegebenen Liste mit Zeichenfolgen müssen wir möglicherweise prüfen, ob eine bestimmte Zeichenfolge in einem ihrer Elemente vorkommt. Im Gegensatz zum üblichen Ansatz, nach einer genauen Übereinstimmung zu suchen, möchten wir Zeichenfolgen identifizieren, die die Zielzeichenfolge als Teilzeichenfolge enthalten.
Betrachten Sie beispielsweise die Liste xs = ['abc-123', 'def-456 ', 'ghi-789', 'abc-456']. Bei der Suche nach genauen Übereinstimmungen von „abc“ mithilfe von „if“ in xs wird nur das genaue Vorkommen erkannt und Teilzeichenfolgen wie „abc-123“ und „abc-456“ übersehen.
Um Teilzeichenfolgen zu finden, können wir Folgendes verwenden der in-Operator in Kombination mit einem Listenverständnis. Der folgende Code überprüft das Vorhandensein von „abc“ als Teilzeichenfolge in einem beliebigen Element der Liste:
xs = ['abc-123', 'def-456', 'ghi-789', 'abc-456'] if any("abc" in s for s in xs): # 'abc' is present as a substring in at least one element
Alternativ können wir die Liste ändern, wenn wir alle Elemente abrufen möchten, die „abc“ enthalten Verständnis wie folgt:
xs = ['abc-123', 'def-456', 'ghi-789', 'abc-456'] matching = [s for s in xs if "abc" in s] print(matching) # ['abc-123', 'abc-456']
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Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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