Perl中著名的Schwartzian转换,其产生背景主要涉及到排序问题:
比如说,根据文件名以字母顺序排序,代码如下:
use strict;
use warnings;
my @files = glob "*.xml"; #perl中文件操作符glob提供相当于shell中的通配符的功能
my @sorted_files = sort @files; #sort(),排序,默认是字母顺序排序
比如说,根据文件名长度排序,其代码如下:
use strict;
use warnings;
#length求长度。 太空船操作符,默认变量是$a,$b,返回值为-1,0,1分别表示大于,==,小于。 sort进行排序
my $files = ".xml";
my @sorted_length = sort { length($a) length($b) } @files;
上面的两种情况,对很多文件操作来说,速度还不算慢,如果是下面这种情况。
比如说:要批量比较文件大小,其代码如下:
use strict;
use warnings;
my @files = glob "*.xml";
my @sort_size = sort { -s $a -s $b } @files; #比较大小
上面的代码设计到三重(次)操作:
1. 从硬盘上获取文件大小(-s $b)
2. 比较文件大小(太空船操作)
3. 对其进行排序(sort操作)
考虑到要比较$a,$b大小时,要从硬盘中获取两次,所以次数是6次!也就是说,如果有1万个文件,总共是6万次。
其算法复杂度是: n*long(n),考虑到后两项(比较文件大小,进行排序)必然要进行的操作,但第一项却可以降低!
即一次性从硬盘中读取所有文件大小,将其放置到Perl中的默认的变量,并存储到内存中!于是又下面算法实现:
use strict;
use warnings;
my @files = glob "*.xml";
my @unsorted_pairs = map { [$_, -s $_] } @files;
my @sorted_pairs = sort { $a->[1] $b->[1] } @unsorted_pairs;
my @sorted_files = map { $_->[0] } @sorted_pairs;
看上去比较复杂,分三个步骤解释下:
第一步:遍历文件列表,对每个文件创建一个数组引用。数组引用包含两个元素:
第一个是文件名($_),第二个是文件大小(-s $_)。这样,处理每个文件只访问一次磁盘。
第二步:对二维数组排序。因比较文件大小,所以需取元素[1],比较它们的值。得到另一个二维数组。
第三步:丢掉文件大小元素,创建一个只含文件名的列表。完成目标!
上面的代码使用了两个临时数组,但这并不是必须的。我们可以一个语句就能完成所有的工作。为了达到目的,需要按照“数据从右流向左”的原理反转句子顺序,不如果将每个句子放在单独一行,并且留出足够的空间,我们依然可以写出可读性高的代码。
my @quickly_sorted_files =
map { $_->[0] }
sort { $a->[1] $b->[1] }
map { [$_, -s $_] }
@files;
这就是以Randal L. Schwartz命名的Schwartzian转换,对数据量特多的情况下,其速度要比前者快数倍!
下面写了小程序,包括在生成1万个xml文件,在两种情况下,完整代码如下:
#!/usr/bin/perl -w
use strict;
use warnings;
use autodie;
use v5.10;
######################################
### 创建要比较的10,000个.xml文件 ###
######################################
my $profix = ".xml";
foreach my $num (1..10000) {
open(my $fh, '>', $num . $profix) || die "Can not create the file: $!\n";
print $fh "This is file size testing!";
}
print "All the 10_1000 files created! \n";
######################################
### 常规转换: 遍历20次 ###
######################################
my $t1 = time();
foreach (1..20){
my @files = glob "*.xml";
my @sorted = sort { -s $a -s $b } @files;
}
say "常规算法需要时间: => ", time()- $t1;
######################################
### Schwartzian转换: 遍历20次 ###
######################################
my $t2 = time();
foreach (1..20){
my @files = glob "*.xml";
my @sorted =
map {$_->[0]}
sort {$a->[1] $b->[1]}
map {[$_, -s $_]}
@files;
}
say "Schwartzian算法需要时间: => ", time()- $t2;
输出结果:
All the 10_1000 files created!
常规算法需要时间: => 185
Schwartzian算法需要时间: => 115

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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