다음은 제가 최근 몇 년간 수집한 Python 실용적인 팁과 도구입니다.
교환변수
x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6
if문 인라인
print "Hello" if True else "World" >>> Hello
연결
아래 마지막 방법 이 방법 서로 다른 유형의 두 개체를 바인딩할 때 매우 좋습니다.
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
숫자 능력
#除后向下取整 print 5.0//2 >>> 2 # 2的5次方 print 2**5 >> 32
부동 소수점 수의 나눗셈에 주의하세요
print .3/.1 >>> 2.9999999999999996 print .3//.1 >>> 2.0
수치 비교
이것은 제가 가지고 있는 몇 안 되는 언어 중 하나입니다. 정말 대단하네요 편리한 방법
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 0: print x >>> 2
두 개의 목록을 동시에 반복
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb >>> Packers vs. Ravens >>> 49ers vs. Patriots
인덱스를 사용한 목록 반복
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(teams): print index, team >>> 0 Packers >>> 1 49ers >>> 2 Ravens >>> 3 Patriots
목록 이해
주어진 목록 , 우리는 할 수 있습니다. 짝수 목록을 브러싱하는 방법:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
는 다음과 같이 변환됩니다.
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
멋지지 않나요, 하하.
사전 이해
목록 이해와 유사하게 사전도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print {key: value for value, key in enumerate(teams)} >>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
목록 값 초기화
items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
목록 변환 문자열
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
사전에서 요소 가져오기
try/제외 코드가 우아하지 않다는 점은 인정하지만 여기에 간단한 방법이 있습니다. 사전이 발견되지 않으면 해당 값은 두 번째 매개변수를 사용하여 변수 값으로 설정됩니다.
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} try: is_admin = data['admin'] except KeyError: is_admin = False
를 다음으로 바꾸세요:
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} is_admin = data.get('admin', False)
목록의 하위 집합 가져오기
때로는 목록의 일부 요소만 필요한 경우가 있습니다. 다음은 목록의 하위 집합을 가져오는 몇 가지 방법입니다. 목록.
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #中间4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最后3个 print x[3:] >>> [4,5,6] #奇数项 print x[::2] >>> [1,3,5] #偶数项 print x[1::2] >>> [2,4,6]
FizzBuzz를 해결하는 60자
얼마 전 Jeff Atwood가 FizzBuzz라는 간단한 프로그래밍 연습을 홍보했습니다. 질문 은 을 다음과 같이 인용했습니다.
작성하세요. a 프로그램은 1부터 100까지의 숫자를 인쇄합니다. 3의 배수는 "Fizz"로, 5의 배수는 "Buzz"로, 3과 5의 배수는 "FizzBuzz"로 바꿉니다.
이 문제를 해결하는 짧고 흥미로운 방법은 다음과 같습니다.
for x in range(101): print"fizz"[x%3*4::]+"buzz"[x%5*4::] or x
Collection
Python에 내장된 데이터 유형 외에도 컬렉션 모듈 여기에는 Counter가 매우 유용한 몇 가지 특별한 사용 사례도 포함되어 있습니다. 올해 페이스북 해커컵에 참여해 보면 실용성까지 찾을 수 있다.
from collections import Counter print Counter("hello") >>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})
반복 도구
컬렉션 라이브러리와 마찬가지로 특정 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 itertools라는 라이브러리도 있습니다. 사용 사례 중 하나는 그룹에서 불가능한 모든 요소 조합을 알려줄 수 있는 모든 조합을 찾는 것입니다.
from itertools import combinations teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for game in combinations(teams, 2): print game >>> ('Packers', '49ers') >>> ('Packers', 'Ravens') >>> ('Packers', 'Patriots') >>> ('49ers', 'Ravens') >>> ('49ers', 'Patriots') >>> ('Ravens', 'Patriots') False == True
이는 Python에서 True와 False를 사용하는 실제 기술에 비해 매우 흥미로운 점입니다. 전역 변수이므로:
False = True if False: print "Hello" else: print "World" >>> Hello
위 내용은 초보자가 꼭 봐야 할 Python 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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