목록의 문자열 표현을 목록으로 변환
목록을 나타내는 문자열을 실제 목록으로 변환하려면 다음을 수행해야 합니다. 문자열 내의 잠재적인 공백을 처리합니다. Strip() 및 Split()을 사용하는 사용자 정의 코드는 번거로울 수 있지만 Python은 더 간단한 솔루션을 제공합니다.
해결책
ast.literal_eval() 함수를 활용하면 문자열을 구문 분석하여 목록으로 변환할 수 있습니다.
import ast x = '[ "A","B","C" , " D"]' x = ast.literal_eval(x)
분석 후 추가 공백이 발생할 수 있습니다. 목록 요소 내에서. 이를 제거하려면 목록 이해를 사용할 수 있습니다:
x = [n.strip() for n in x]
이렇게 하면 추가 공백 없이 깔끔한 목록이 생성됩니다:
['A', 'B', 'C', 'D']
ast.literal_eval()
ast.literal_eval() 함수는 간단한 Python만 포함하는 문자열 또는 표현식 노드를 평가합니다. 리터럴, 그러한 as:
- 문자열
- 바이트
- 숫자
- 튜플
- 목록
- 사전
- 세트
- 부울
- 없음
- 줄임표
이것은 함수는 Python에서 데이터 구조의 문자열 표현을 구문 분석하는 효율적이고 편리한 방법입니다.
위 내용은 목록의 문자열 표현을 Python 목록으로 효율적으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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