高級Python編程的綜合指南

數據科學家的高級Python：掌握課程，發電機等

本文以對Python內置數據結構的基礎知識為基礎，深入研究了對數據科學家至關重要的高級Python概念。我們將探索具有實際示例的課程，生成器和其他基本主題。掌握這些技術將提高您的編碼效率，並為數據科學訪談和現實世界項目做好準備。

關鍵學習目標：

1. 將高級Python概念（例如類，發電機等）量身定制，適合數據科學應用。
2. 掌握Python中的自定義對象。
3. 利用Python發電機的功能，以提高記憶效率並簡化迭代。
4. 對Python文字有更深入的了解，包括字符串，數字和布爾類型。
5. 使用Python的內置功能和可靠的錯誤處理提高編碼效率。
6. 通過實際示例鞏固您的Python基金會，從基礎到高級概念。

目錄：

• 高級Python編程：更深入的潛水
• A. Python課程：面向對象的編程基礎知識
  • 班級定義：括號和繼承
  • 使用類修改功能中的原語
  • 使用“ IS”操作員的身份比較
  • 價值比較：實施__eq__
• B. Python發電機：記憶效率的迭代
  • 發電機的內存優化
  • yield的斐波那契序列產生
  • 無限發電機和受控迭代
  • 從發電機創建列表
  • 利用itertools進行無限序列
  • 通過自定義數據結構進行迭代
• C. Python文字：定義常數
  • 字符串和角色文字
  • 數字文字（整數，浮子，複數）
  • 布爾文字
  • None字面意思
• D. zip功能：結合迭代
  • 帶有同樣尺寸迭代的zip
  • zip_longest用於不平等的迭代
  • 函數中的默認和關鍵字參數
• E.必需的python功能
  • 模擬do-while循環
  • 有效的enumerate
  • 介紹時間延遲time.sleep
  • 用sorted對複雜的數據結構進行分類
  • 檢索Python版本信息
  • 訪問Docstrings
  • 使用.get()和.setdefault()設置默認字典值
  • 計算collections.Counter元素。
  • 有效合併字典
• F.語法錯誤與運行時錯誤：調試策略
• 常見問題

（每個部分的詳細說明將遵循，以反映原始輸入的結構和內容，但帶有原始性的句子和段落。）

（圖像將以與原始輸入相同的順序和格式包含。）

（“常見問題解答部分”也將被重寫以創造性，保持相同的問題和答案，但使用不同的措辭。）

以上是高級Python編程的綜合指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！