In diesem Artikel untersuchen wir eine elegante und effiziente Python -Lösung, um leere Zeichenfolgen in einen willkürlichen Wert innerhalb von Nastled -Datenstrukturen (Wörterbücher und Listen) umzuwandeln. Die ursprüngliche Typenskriptionslösung inspirierte zwar einen prägnanteren und "Pythonica" -Ansatz unter Verwendung von Rekursion und Verständnis
zunächst dauerte der Bedarf, wenn es um drei verschiedene Dateien mit unterschiedlichen Python -Datenstrukturen handelte. Die Suche nach einer generischen Lösung hat zur Entwicklung einer rekursiven Funktion geführt, die die Datenstruktur durchläuft und leere Zeichenfolgen durch einen Standardwert ersetzt ("unkonstant" im Beispiel)Die erste Version der Python -Funktion verwendete explizite Schleifen, um Wörterbücher und Listen zu iterieren. Die Entwicklung von
Dictionary -Komponsionund list komprahsion führte jedoch zu einem signifikant kompakteren und lesbaren Code, wodurch dieselbe rekursive Logik beibehalten wurde. Die endgültige Lösung in Python:
wie es funktioniert:
def substituir_strings_vazias(dados): if isinstance(dados, dict): return {k: substituir_strings_vazias(v) for k, v in dados.items()} elif isinstance(dados, list): return [substituir_strings_vazias(item) for item in dados] elif isinstance(dados, str) and dados == "": return "NAO_ENCONTRADO" return dados dados = { "nome": "", "idade": 25, "endereco": { "rua": "", "cidade": "São Paulo", "estado": "" }, "contatos": ["", "email@example.com"] } dados_convertidos = substituir_strings_vazias(dados) print(dados_convertidos)
Die Funktion ist rekursiv. Sie überprüft die Art der empfangenen Daten:
substituir_strings_vazias
- Wörterbuch:
- Wenn es sich um ein Wörterbuch handelt, verwendet es
Wörterbuchverständnis , um ein neues Wörterbuch zu erstellen, bei dem jeder Wert von derselben Funktion rekursiv verarbeitet wird.
Liste: Wenn es sich um eine Liste handelt, wird - eine neue Liste für die Liste der Listenkomposition verwendet, um eine neue Liste zu erstellen, in der jedes Element rekursiv verarbeitet wird
leere Zeichenfolge: Wenn es sich um eine leere Zeichenfolge handelt, gibt es "unkonstant" zurück
-
Andere Typen: Für einen anderen Datenart wird die Originaldaten ohne Änderungen zurückgegeben.
Rekursion stellt sicher, dass die Funktion alle Nastleed -Ebenen der Datenstruktur verarbeitet. Der Python -Code -Selbstverständnis unterstreicht dank - -Komponsion
die Eleganz und Effizienz der Lösung im Vergleich zur ursprünglichen Typskriptversion. Die Funktion wird für die Normalisierung von Datensätzen mit Null- oder leeren Werten stark wiederverwendbar. Der Unterschied zwischen den endgültigen Python -Ansätzen und dem anfänglichen Typuskript ist bemerkenswert und demonstriert die Leistung der in Python verfügbaren Tools, um diese Art von Problemen zu lösen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRefactor des Tages – Ts Python-Rekursion und -Typen. 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.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.