


Adakah Kamus Python 3.6 Disusun, dan Bagaimanakah Ini Mempengaruhi Prestasi Mereka?
Adakah Kamus Disusun dalam Python 3.6 dan Bagaimana Ia Berprestasi Lebih Baik
Pengenalan
Kamus Python telah mendapat kefungsian pesanan sisipan sejak versi 3.6, membolehkan elemen menjadi diakses berdasarkan urutan di mana ia telah ditambah. Artikel ini meneroka aspek ini, termasuk butiran pelaksanaan dan peningkatan prestasi yang dibawanya.
Tertib Sisipan dalam Kamus
Kamus dalam Python 3.6 dan kemudiannya menyokong susunan sisipan, bermakna bahawa unsur-unsur disimpan dan diambil mengikut susunan asalnya dimasukkan. Ini berbeza daripada versi sebelumnya yang kamus mengikut susunan lelaran rawak.
Butiran Pelaksanaan
Pelaksanaan kamus baharu menggunakan dua tatasusunan:
- dk_entry: Memegang entri sebenar dalam sisipan pesanan.
- dk_indices: Mengandungi indeks untuk dk_entry, bertindak sebagai jadual cincang.
Susun atu indeks membolehkan carian lebih pantas dengan mengurangkan overhed memori yang dikaitkan dengan tatasusunan jarang.
Prestasi Penambahbaikan
Pelaksanaan baharu mengatasi prestasi pendahulunya dari segi penggunaan memori. Dengan menyimpan hanya entri yang diperlukan dan menggunakan tatasusunan yang jarang untuk indeks, ia mengurangkan keperluan memori berbanding versi sebelumnya.
Perbezaan prestasi dari segi kelajuan tidak begitu ketara, dengan beberapa operasi, seperti pencarian kunci, berpotensi mengalami regresi yang sedikit. Walau bagaimanapun, operasi lain, seperti lelaran dan saiz semula, melihat peningkatan yang ketara disebabkan oleh kecekapan memori yang dipertingkatkan.
Kesimpulan
Kamus dalam Python 3.6 telah menggunakan ciri susunan sisipan , menyediakan corak akses yang lebih boleh diramal dan konsisten. Pelaksanaan mencapai matlamat ini sambil meningkatkan penggunaan memori, menghasilkan prestasi yang lebih baik dalam banyak kes penggunaan biasa.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Kamus Python 3.6 Disusun, dan Bagaimanakah Ini Mempengaruhi Prestasi Mereka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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.