IPython 노트북용 Python 버전 사용자 정의
IPython 노트북을 사용할 때 Python 버전 2.x와 3 간에 전환하는 것이 편리할 수 있습니다. 엑스. 권장되는 Anaconda 환경 변수 접근 방식은 번거로운 반면 대안은 여러 IPython 커널을 설치하는 것입니다. 아래에서는 Anaconda가 있는 사용자와 없는 사용자를 위한 지침을 제공합니다.
Anaconda >= 4.1.0
Anaconda 4.1.0부터는 nb_conda_kernels를 활용할 수 있습니다. 패키지. 노트북 커널로 conda 환경을 감지하고 등록하면 프로세스가 단순화됩니다.
-
Python 버전으로 새 conda 환경 만들기:
conda create -n py27 python=2.7 ipykernel conda create -n py36 python=3.6 ipykernel
- Jupyter 노트북 다시 시작 그래픽에서 새로운 커널을 보려면 인터페이스.
수동 커널 등록의 경우
수동 커널 등록을 선호하거나 이전 Anaconda 버전이 있는 경우:
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Python 2.7 설정 환경:
conda create -n py27 python=2.7 conda activate py27 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user
- Python 3.6 환경을 유사하게 구성하세요.
- 새 노트북을 생성할 때 이제 인터페이스를 통해 Python 2.7과 Python 3.6 중에서 선택할 수 있습니다.
- 커널 이름을 사용자 정의하려면 python kernel install --help를 사용하여 안내를 받으세요.
위 내용은 IPython 노트북에서 Python 2와 3 사이를 쉽게 전환하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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