


Pemahaman Senarai Python tanpa Tanda Kurung Segiempat
Apabila menggunakan fungsi "join" Python, ia memerlukan iterable sebagai hujah. Biasanya, pemahaman senarai dilampirkan dalam kurungan segi empat sama, tetapi anda boleh meninggalkannya. Tingkah laku yang kelihatan paradoks ini menimbulkan persoalan: adakah ungkapan "str(_) for _ in xrange(10)" menghasilkan senarai atau iterable?
Ungkapan Penjana
Penjelasan terletak pada ungkapan penjana Python, yang mempunyai notasi yang sama untuk menyenaraikan pemahaman tetapi tidak mempunyai kurungan segi empat sama. Ungkapan penjana menjana elemen satu demi satu atas permintaan, menjadikannya cekap ingatan dan berprestasi.
Dalam contoh "join", "str(_) for _ in xrange(10)" ialah ungkapan penjana yang malas menghasilkan perwakilan rentetan nombor dari 0 hingga 9. Ungkapan penjana ini boleh diubah, yang memenuhi fungsi "bergabung" keperluan.
Pertimbangan Prestasi
Walaupun ungkapan penjana secara amnya menawarkan faedah prestasi berbanding pemahaman senarai, ini tidak selalu berlaku dengan "bergabung". Fungsi "bergabung" memerlukan dua pas ke atas data dan, oleh itu, mendapat manfaat daripada mempunyai keseluruhan senarai dalam ingatan. Akibatnya, pemahaman senarai ("[str(_) untuk dalam xrange(10)]") mengatasi prestasi penjana ("str(_) untuk dalam xrange(10)") dalam " menyertai konteks". Penanda aras mengesahkan kelebihan prestasi ini.
Kesimpulan
Memahami ungkapan penjana adalah penting untuk mengoptimumkan kod Python. Walau bagaimanapun, dalam kes khusus "sertai", pemahaman senarai tradisional kekal sebagai pilihan yang lebih cekap kerana keperluan fungsi untuk melelakan keseluruhan senarai dua kali.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah `str(_) untuk _ dalam xrange(10)` Senarai atau Boleh Diulang dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

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

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

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

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.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.