一、对列表(list)进行排序
推荐的排序方式是使用内建的sort()方法,速度最快而且属于稳定排序
>>> a = [1,9,3,7,2,0,5]
>>> a.sort()
>>> print a
[0, 1, 2, 3, 5, 7, 9]
>>> a.sort(reverse=True)
>>> print a
[9, 7, 5, 3, 2, 1, 0]
>>> b = ['e','a','be','ad','dab','dbc']
>>> b.sort()
>>> print b
['a', 'ad', 'be', 'dab', 'dbc', 'e']
对列表的排序是遵循DSU(decorate-sort-undecorate)模式的,序列是安装条目的顺序进行比较的,对刚刚例子中的字符串来说,就是按照从左到右的顺序,逐个字符进行比较,一旦得出结果就停止比较。
二、对字典(dict)进行排序
其实字典(dict)是一个无序序列,谈不上排序,我们只能按照字典的键/值进行排序,然后让对应值/键也处于同样的顺序
任何对字典的排序问题,都要最终归结为对字典(dict)的键(key)或者值(value)组成的列表(list)的排序
1、按字典(dict)的键进行排序[1]
def sortedDictValues(adict,reverse=False):
keys = adict.keys()
keys.sort(reverse=reverse)
return [adict[key] for key in keys]
如果需要同时返回键和值的话,之用将最后的return语句改为:
还有一种书写简单的方法,就是使用内置的sorted()方法进行排序:
>>> d = {'c':1,'e':'5','b':7}
>>> sorted(d.items())
[('b', 7), ('c', 1), ('e', '5')]
不过性能会有些许的下降,如果很苛求性能,还是使用原生对list.sort()方法比较好
2、按字典(dict)的值进行排序[2]
def sorted_dict(container, keys, reverse):
"""返回 keys 的列表,根据container中对应的值排序"""
aux = [ (container[k], k) for k in keys]
aux.sort()
if reverse: aux.reverse()
return [k for v, k in aux]
同样可以用sorted()方法实现同样的功能:
三、结语
通过以上代码的分析,大致总结处以下几条原则:
* 对字典的排序,最终都要归结为对字典的键或者值组成的列表的排序
* 对列表的排序,优先使用内置的list.sort()方法

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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