파이썬 프로그램에서 일련의 동적으로 명명 된 변수에 효율적으로 액세스하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, tree_1
, tree_2
, tree_n
이라는 사전 변수 세트가 있습니다. 우리는 그들의 가치를 어떻게 가로 지르고 접근합니까?
tree_i
직접 사용하는 것은 유효하지 않습니다. Python 통역사는이를 tree_1
, tree_2
등 대신 tree_i
라는 변수로 취급합니다.
두 가지 주요 솔루션이 있습니다.
방법 1 : eval()
함수를 사용하십시오
eval()
함수는 문자열 형태로 Python 코드를 실행할 수 있습니다. 문자열을 사용하여 f'tree_{i}'
형식을 사용하여 변수 이름을 동적으로 생성 한 다음 eval()
함수는 해당 변수로 변환하여 값을 얻습니다.
샘플 코드 :
tree_1 = { 'a1': 1, 'a2': 2} tree_2 = { 'a3': 3, 'a4': 4} tree_3 = { 'a5': 5, 'a6': 6} 범위 (1, 4)의 i를 위해 : tree = eval (f'tree_ {i} ') 키의 경우 tree.items ()의 값 print (f "tree_ {i} : {key} = {value}")
방법 2 : locals()
함수를 사용하십시오
locals()
함수는 현재 범위의 로컬 변수 사전을 반환합니다. 이 사전에서 해당 변수 값을 얻기 위해 f'tree_{i}'
열쇠로 사용할 수 있습니다.
샘플 코드 :
tree_1 = { 'a1': 1, 'a2': 2} tree_2 = { 'a3': 3, 'a4': 4} tree_3 = { 'a5': 5, 'a6': 6} 범위 (1, 4)의 i를 위해 : tree = locals () [f'tree_ {i} '] 키의 경우 tree.items ()의 값 print (f "tree_ {i} : {key} = {value}")
두 방법 모두 동일한 기능을 달성 할 수 있습니다. 그러나 eval()
함수는 신뢰할 수없는 입력을 처리 할 때 보안 위험을 초래하므로 사용자 입력 처리와 같은 시나리오에서는주의해서 사용해야합니다. locals()
방법은 비교적 안전합니다. 선택할 방법은 특정 응용 프로그램 시나리오 및 보안 요구 사항에 따라 다릅니다. 또한 locals()
방법을 사용하는 것이 좋습니다. 또한 더 나은 솔루션은 사전 또는 목록을 사용하여 동적 변수 이름을 사용하지 않고 이러한 변수를 저장하는 것입니다.
위 내용은 파이썬에서 이름이 지정된 변수를 우아하게 액세스하는 방법은 무엇입니까?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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