


Ungkapan Penjana lwn. Pemahaman Senarai dalam Python
Ekspresi penjana dan pemahaman senarai ialah dua alatan berkuasa dalam Python untuk mencipta iterable baharu. Walau bagaimanapun, memahami masa untuk menggunakan setiap pilihan boleh mengelirukan.
Memahami Ungkapan Penjana
Ekspresi penjana menggunakan kurungan untuk mencipta urutan nilai. Mereka malas, bermakna mereka hanya menjana nilai mengikut keperluan. Ini boleh menjimatkan memori berbanding dengan pemahaman senarai, yang mencipta senarai semua nilai sekaligus.
Bila Menggunakan Ungkapan Penjana
Ekspresi penjana paling sesuai digunakan apabila:
- Anda perlu mengulangi urutan sekali dan tidak perlu menyimpan hasil.
- Anda mahu menjimatkan memori dengan menjana nilai atas permintaan.
Memahami Pemahaman Senarai
Senarai pemahaman menggunakan kurungan segi empat sama untuk mencipta senarai nilai. Mereka bersungguh-sungguh menilai keseluruhan jujukan dan menyimpan semua nilai dalam ingatan.
Bila Menggunakan Pemahaman Senarai
Pemahaman senarai sebaiknya digunakan apabila:
- Anda perlu memanipulasi atau menyimpan hasil kefahaman.
- Anda perlu untuk mengulangi urutan berbilang kali.
Pertimbangan Tambahan
- Kaedah senarai: Pemahaman senarai boleh menggunakan kaedah senarai secara langsung , manakala ungkapan penjana tidak boleh.
- Menghiris dan pengindeksan: Pemahaman senarai menyokong penghirisan dan pengindeksan, manakala ungkapan penjana tidak.
- Prestasi: Secara umumnya, pemahaman senarai adalah lebih pantas sedikit daripada ungkapan penjana. Walau bagaimanapun, perbezaan itu biasanya boleh diabaikan.
Kesimpulan
Akhirnya, pilihan antara ungkapan penjana dan pemahaman senarai bergantung pada keperluan khusus anda. Ingat untuk mempertimbangkan faktor berikut: penggunaan memori, prestasi dan sama ada anda perlu menyimpan dan memanipulasi keputusan.
Atas ialah kandungan terperinci Ungkapan Penjana vs. Pemahaman Senarai: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
