사용 사례
이 페이지의 목적은 무엇인가요? 특히 이상한 이름에 대해 궁금해하면서 collections 모듈에서 Python의 defaultdict의 개념과 사용법을 설명하는 것입니다. David Baezley의 Advanced Python Mastery에서 영감을 받았습니다. ex_2_2 > 컬렉션.
기본값:
- 누락된 키에 대한 기본값 제공
- 키를 자동으로 초기화하여 KeyError를 방지합니다
- 요소 초기화의 기본 동작을 따서 명명되었습니다
- 수동 확인 및 삽입을 방지하여 코드 단순화
- 호출 가능한 개체(유형 또는 함수)만 초기화에 전달됩니다
- 주어진 예에서는 목록이 기본 팩토리로 사용됩니다
- 누락된 키에 대한 빈 목록이 자동으로 생성됨을 의미합니다
- 데이터를 효율적으로 그룹화할 수 있습니다
- 기타 리터럴 기본값에 대해 람다 함수를 사용할 수도 있습니다
- 예: defaultdict(lambda: 0)은 누락된 키에 대해 0을 반환합니다
고급 Python Mastery의 예제 코드
portfolio [{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}, {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}] print("### DEFAULTDICT") from collections import defaultdict print("#### Group data, e.g. find all stocks with the same name") byname = defaultdict(list) for s in portfolio: byname[s["name"]].append(s) byname # defaultdict(<class>, {'AA': [{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}], 'IBM': [{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}], 'CAT': [{'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}], 'MSFT': [{'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}], 'GE': [{'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}]}) print('#### Find all stocks with the name "IBM"') byname["IBM"] # >>> [{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}] </class>
람다의 예:
from collections import defaultdict byname = defaultdict(lambda: 0) print(byname["missing_key"]) # This will return 0
위 내용은 Python에서 defaultdict 설명하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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