Python を学び始めて以来、私は頻繁に使用する「トリック」のリストを維持することに決めました。 「これはいける!」と思うコードを見つけたら(StackOverflow やオープンソース ソフトウェアなどで)、理解できるまで試してからリストに追加します。 。この投稿はクリーンアップされたリストの一部です。経験豊富な Python プログラマーであれば、すでに知っているものもあれば、まだ知らないものも発見できるかもしれません。あなたが Python を学習している、またはプログラミングを学び始めたばかりの C、C++、または Java プログラマーであれば、私と同じように、それらの多くが非常に役立つことに気づくでしょう。
各トリックや言語の機能は、過剰な説明をせずに例を通してのみ検証できます。例をわかりやすくするように努めましたが、慣れによっては、一部の例はまだ少し複雑に見えるかもしれません。したがって、例を見てよくわからない場合は、タイトルから Google を通じて詳細なコンテンツを取得するのに十分な情報が得られます。
リストは難易度別に並べ替えられており、よく使用される言語の機能とテクニックが先頭にあります。
1.30 最大要素と最小要素 (heapq.nlargest および heapq.nsmallest)
>>> a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]
>>> heapq.nsmallest(5) 、a)
[3, 3, 5, 6, 8]
>>> heapq.nlargest(5, a)
[100, 100, 99, 98, 98]
1.31 デカルト積 (itertools. product)
>>> for p in itertools.product([1, 2, 3], [4, 5]):
(1, 4)
(1, 5)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
>>> for p in itertools.product([0, 1],repeat=4):
... print '.join(str(x) for
0111
1000
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111
1.32 組み合わせと置換 (itertools.combinations および itertools.combinations_with_replacement) )
>>> for c in itertools.combinations([1, 2 , 3, 4, 5], 3):
... print ''.join(str(x) for x in c)
...
123
124
125
134
print ''.join( str(x)for >> for p in itertools .permutations([1, 2, 3, 4]):
... print ''.join(str(x) for x in p)
...
1234
1243
1324
3124
3142
3214
3241
3412
3421
4123
4132
4213
4231
4312
4321
1.34 リンク反復 (itertools.chain)
>>> a = [1, 2, 3 、4]
>>> のp in itertools.chain( itertools.combinations(a, 2), itertools.combinations(a, 3)):
... print p
...
(1, 2)
(1, 3) )
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
( 1, 3, 4)
(2, 3, 4)
>>> itertools.chain.from_iterable(itertools.combinations(a, n) for n in range(len(a) + 1)) のサブセット用
...サブセットを印刷します
...
()
(1,)
(2,)
(3,)
(4,)
(1, 2)
( 1, 3)
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
(1, 3 , 4)
(2, 3, 4)
(1, 2, 3, 4)
1.35 指定された値で行をグループ化します (itertools.groupby)
>>> 演算子インポートからitemgetter
>> > import itertools
>>> open('contactlenses.csv', 'r') を infile として使用します:
... data = [line.strip().split(',') for infile の行]
...
>>> data = data[1:]
>>> def print_data(rows):
... print 'n'.join('t'.join( '{:
...
>>> print_data(data)
若い 近視 いいえ なし
若い 近視いいえ 普通 柔らかい
若い 近視 はいなし
若い 近視 はい 普通 難しい
若いハイパーメトロピー いいえ普通 柔らかい
若い ハイパーメトロープ はい 減少しました なし
若い ハイパーメトロープ はい 正常 ハード
老視前 近視 いいえ軽減された なし
老眼前 近視 なし
老視前 近視 なし
老視前 近視はい 正常 ハード
老視前 遠視 いいえ 軽減されたなし
老視前 遠視 いいえ ソフト
老視前 遠視es 軽減 なし
老眼前症 はい 正常 なし
老視 近視 なし 軽減された なし
老視 近視いいえ 通常 なし
presbyopic Myope yes redument none sort(key=itemgetter(-1)) >>> 値については、 itertools.groupby(data, lambda r: r[-1]) でグループ化します: ... print '------ ----' ... print 'グループ: ' + 値 ... print_data(group) ... ----------- グループ: ハード若い 近視 はい 普通 難しい 若い ハイパーメトロープはい 普通 ハード 老視前 近視 はい 普通ハード 老眼 近視 はい 普通 ハード ----------- グループ: なし若い近視 いいえ なし 若い 近視 はい減少しました なし 若い ハイパーメトロープ 減少しました なし 若い遠視 はい 軽減されました なし 老視前 近視 いいえ軽減されました なし 老視前 近視 はい 軽減されました なし
老眼前 遠視 いいえ削減 なし
老視前 遠視 はい 軽減 なし
老視前 遠視 はい正常 なし
老眼 近視 なし なし
老眼 近視 なし
老眼 近視はい 軽減されました なし
老視 遠視 いいえ 軽減されましたなし
老眼 遠視 はい縮小なし
老視前 遠視 いいえ ソフト
老眼視いいえ ノーマル ソフト

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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