


Comment puis-je créer automatiquement un dictionnaire Python à partir de variables existantes ?
Création automatique de dictionnaires à partir de variables
Python offre de puissantes capacités d'introspection, mais accéder directement au nom d'une variable sous forme de chaîne peut ne pas être entièrement direct. Cependant, il est possible de réaliser quelque chose de similaire grâce à des approches créatives.
Une façon de transformer une collection de variables en dictionnaire consiste à utiliser la fonction locals(). Cette fonction renvoie un dictionnaire contenant les variables locales de la portée actuelle. Comme démontré ci-dessous, nous pouvons l'utiliser pour construire un dictionnaire :
bar = True foo = False # Get local variables as a dictionary local_vars = locals() # Create a dictionary from the local variables my_dict = {k: v for k, v in local_vars.items() if v is bar or v is foo} print(my_dict)
Cela produira le résultat suivant :
{'foo': False, 'bar': True}
Veuillez noter que même si cette approche fonctionne, elle n'est généralement pas recommandée. s'appuyer fortement sur la manipulation de chaînes de noms de variables. Au lieu de cela, il est préférable de structurer votre code de manière à éliminer le besoin de telles techniques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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