menu = { '北京':{ '海淀':{ '五道口':{ 'soho':{}, '网易':{}, 'google':{} }, '中关村':{ '爱奇艺':{}, '汽车之家':{}, 'youku':{}, }, '上地':{ '百度':{}, }, }, '昌平':{ '沙河':{ '老男孩':{}, '北航':{}, }, '天通苑':{}, '回龙观':{}, }, '朝阳':{}, '东城':{}, }, '上海':{ '闵行':{ "人民广场":{ '炸鸡店':{} } }, '闸北':{ '火车战':{ '携程':{} } }, '浦东':{}, }, '山东':{}, }
エルビ青年版:
while True: for key in menu: print(key) choice = input(">>>:") if len(choice) == 0: continue if choice not in menu:continue while True: for key2 in menu[choice]: print(key2) choice2 = input(">>>:") if len(choice2) == 0: continue if choice2 == "b": break if choice2 not in menu[choice]: continue while True: for key3 in menu[choice][choice2]: print(key3) choice3 = input(">>>:") if len(choice3) == 0: continue if choice3 == "b": break if choice3 not in menu[choice][choice2]: continue while True: for key4 in menu[choice][choice2][choice3]: print(key4) choice4 = input(">>>:") if len(choice4) == 0: continue if choice4 == "b": break if choice4 not in menu[choice][choice2][choice3]: continue
文学青年版:
current_level = menu last_level = [] while True: for key in current_level: print(key) choice = input(">>>:") if len(choice) == 0:continue if choice == "b": if not last_level : break current_level = last_level[-1] last_level.pop() if choice not in current_level:continue last_level.append(current_level) current_level = current_level[choice]
著者: terry
ブログ: http://www.cnblogs.com/kkterry/
Weibo: http://weibo.com/kkterry
E - mail: doubleginger@163.com
転載大歓迎、出典の明記をお願いします!どうもありがとうございます!

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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