「30 秒の Python」、すべてのスキルとメソッドをわずか 30 秒で取得でき、ビジネス時間を使ってそれらを蓄積することができます。以下を簡単に見てみましょう。
List、
Math、
Object、
String、
Utility、以下は整理された思考マップです。 。
1. リスト: all_equal関数実装: リスト内のすべての要素が同じかどうかを確認します。
解釈:
[1:] と
[:-1] を使用して、指定されたリストのすべての要素を比較します。
def all_equal(lst): return lst[1:] == lst[:-1]例:
all_equal([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # False all_equal([1, 1, 1, 1]) # True
2. リスト: all_unique関数実装: リスト内のすべての値が一意の場合は True を返し、そうでない場合は False
解釈: set
set() を使用して、指定されたリストの重複を削除し、その長さを元のリストと比較します。
def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst))例:
x = [1,2,3,4,5,6] y = [1,2,2,3,4,5] all_unique(x) # True all_unique(y) # False
3. リスト: bifurcate関数の実装: リスト値をグループ化します。
filter の要素が True の場合、対応する要素は最初のグループに属し、それ以外の場合は 2 番目のグループに属します。
解釈: リスト内包表記を使用し、フィルター要素に基づいて各グループに enumerate() を実行します。
def bifurcate(lst, filter): return [ [x for i,x in enumerate(lst) if filter[i] == True], [x for i,x in enumerate(lst) if filter[i] == False] ]例:
bifurcate(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], [True, True, False, True]) # [ ['beep', 'boop', 'bar'], ['foo'] ]
4. リスト: 差分関数実装: 2 つの
iterables の差を返します。
解釈:
b のセットを作成し、 a のリスト内包表記を使用して
_b にない要素を保持します。
def difference(a, b): _b = set(b) return [item for item in a if item not in _b]例:
difference([1, 2, 3], [1, 2, 4]) # [3]
5. リスト: flatten関数実装: 1 回限りの統合リスト。
解釈: ネストされたリストを使用して、サブリストの各値を抽出します。
def flatten(lst): return [x for y in lst for x in y]例:
flatten([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
6. 数学: digitalize関数の実装: 数値を分解し、1 桁の数字に変換します。
解釈: n を特徴付けた後、
map() 関数を
int と組み合わせて使用し、変換を完了します。
def digitize(n): return list(map(int, str(n)))例:
digitize(123) # [1, 2, 3]
7. リスト: shuffle関数実装: リスト要素の順序をランダムにシャッフルします。
解釈:
Fisher-Yates アルゴリズムを使用して、リスト要素を並べ替えます。
from copy import deepcopy from random import randint def shuffle(lst): temp_lst = deepcopy(lst) m = len(temp_lst) while (m): m -= 1 i = randint(0, m) temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m] return temp_lst例:
foo = [1,2,3] shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
8. 数学:clamp_number関数の実装:数値
num を a と の境界値にクランプします。 b 指定された範囲内にあること。
解釈:
num が範囲内にある場合は
num を返し、それ以外の場合は範囲内で最も近い数値を返します。
def clamp_number(num,a,b): return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))例:
clamp_number(2, 3, 5) # 3 clamp_number(1, -1, -5) # -1
9. 文字列: byte_size関数の実装: 文字列内のバイト数を返します。
解釈:
string.encode('utf-8')を使用します指定された文字列をデコードし、長さを返します。
def byte_size(string): return len(string.encode('utf-8'))例:
byte_size('?') # 4 byte_size('Hello World') # 11
10. 数学: gcd関数の実装: いくつかの数値の最大公約数を計算します。
解釈:
reduce() と
math.gcd を使用して、指定されたリストを実装します。
from functools import reduce import math def gcd(numbers): return reduce(math.gcd, numbers)例:
gcd([8,36,28]) # 4上記は、30 秒で Python を学習するためのさまざまなヒントです。いかがでしょうか?一般的な操作について、新たなインスピレーションを得られましたか?その他にも、ゆっくり学べるテクニックがたくさんありますので、読者の皆様のお役に立てれば幸いです。
以上が教える: 30 秒ごとに Python のトリックを学びますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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