ANWENDUNGSFALL
Das Ziel dieser Seite? besteht darin, das Konzept und die Verwendung von Pythons defaultdict aus dem Collections-Modul zu erklären und sich insbesondere über den seltsamen Namen zu wundern. Es ist von David Baezleys Advanced Python Mastery inspiriert, siehe ex_2_2 > Sammlungen.
Standarddict:
- stellt einen Standardwert für fehlende Schlüssel bereit
- vermeidet KeyError durch automatische Initialisierung von Schlüsseln
- ist nach seinem Standardverhalten beim Initialisieren von Elementen benannt
- vereinfacht den Code, indem manuelle Prüfungen und Einfügungen vermieden werden
- Zur Initialisierung wird nur ein aufrufbares Objekt (Typ oder Funktion) übergeben
- Im angegebenen Beispiel wird list als Standardfabrik verwendet
- was bedeutet, dass automatisch eine leere Liste für fehlende Schlüssel erstellt wird
- und erleichtert die effiziente Gruppierung von Daten
- kann Lambda-Funktionen auch für andere, wörtliche Standardwerte verwenden
- Beispiel: defaultdict(lambda: 0) gibt 0 für fehlende Schlüssel zurück
Beispielcode aus Advanced Python Mastery
portfolio [{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}, {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}] print("### DEFAULTDICT") from collections import defaultdict print("#### Group data, e.g. find all stocks with the same name") byname = defaultdict(list) for s in portfolio: byname[s["name"]].append(s) byname # defaultdict(<class>, {'AA': [{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}], 'IBM': [{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}], 'CAT': [{'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}], 'MSFT': [{'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}], 'GE': [{'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}]}) print('#### Find all stocks with the name "IBM"') byname["IBM"] # >>> [{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}] </class>
Beispiel mit Lambda:
from collections import defaultdict byname = defaultdict(lambda: 0) print(byname["missing_key"]) # This will return 0
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErklären von defaultdict in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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