Import os; -- Python自带
print(os.getcwd()) -- 获得当前工作目录
os.chdir('/Users/longlong/Documents') -- 转换到/Users/longlong/Documents目录
os.path.join(parm1, parm2,...) -- 从一个或多个路径片段中构造一个路径名。
os.path.expanduser() -- 用来将包含~符号的路径扩展为完整的路径
>>> pathname = '/Users/pilgrim/diveintopython3/examples/humansize.py'
>>> os.path.split(pathname) --('/Users/pilgrim/diveintopython3/examples', 'humansize.py')罗列目录内容构造绝对路径
>>> import os
>>> print(os.getcwd())
/Users/longlong/Documents
>>> os.chdir("./python/")
>>> os.getcwd()
'/Users/longlong/Documents/python'
>>> print(os.path.realpath('whileloop.py')
)
/Users/longlong/Documents/python/whileloop.py
>>> print(os.path.realpath("whileloop.py"))
/Users/longlong/Documents/python/whileloop.py
>>>
列表解析
>>> [os.path.realpath(f) for f in glob.glob("*.py")]
['/Users/longlong/Documents/python/indices_over_two_objects.py', '/Users/longlong/Documents/python/loops_over_indices.py', '/Users/longlong/Documents/python/while_loops.py']
>>> [f for f in glob.glob("*.py") if os.stat(f).st_size > 700]
['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py']
1
字典解析
>>> metadat_dict = { f:os.stat(f) for f in glob.glob('*.py')} >>> type(metadat_dict) <class 'dict'> >>> list(metadat_dict.keys()) ['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py', 'loops_over_indices.py'] >>> metadat_dict['indices_over_two_objects.py'].st_size 871
>>> list(metadat_dict.keys()) ['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py', 'loops_over_indices.py'] >>> a_dict = {'a':1, 'b':2,'c':3} >>> {value:key for key,value in a_dict.items()} {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
集合解析
>>> a_set = set(range(10)) >>> a_set {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} >>> {x**2 for x in a_set} {0, 1, 64, 4, 36, 9, 16, 49, 81, 25} >>> {x for x in a_set if x%2 == 0 } {0, 8, 2, 4, 6} >>> {2**x for x in range(10)} {32, 1, 2, 64, 4, 128, 256, 512, 8, 16}
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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