数据科学家的高级Python:掌握课程,发电机等
本文以对Python内置数据结构的基础知识为基础,深入研究了对数据科学家至关重要的高级Python概念。我们将探索具有实际示例的课程,生成器和其他基本主题。掌握这些技术将提高您的编码效率,并为数据科学访谈和现实世界项目做好准备。
关键学习目标:
- 将高级Python概念(例如类,发电机等)量身定制,适合数据科学应用。
- 掌握Python中的自定义对象。
- 利用Python发电机的功能,以提高记忆效率并简化迭代。
- 对Python文字有更深入的了解,包括字符串,数字和布尔类型。
- 使用Python的内置功能和可靠的错误处理提高编码效率。
- 通过实际示例巩固您的Python基金会,从基础到高级概念。
目录:
- 高级Python编程:更深入的潜水
- A. Python课程:面向对象的编程基础知识
- 班级定义:括号和继承
- 使用类修改功能中的原语
- 使用“ IS”操作员的身份比较
- 价值比较:实施
__eq__
- B. Python发电机:记忆效率的迭代
- 发电机的内存优化
-
yield
的斐波那契序列产生 - 无限发电机和受控迭代
- 从发电机创建列表
- 利用
itertools
进行无限序列 - 通过自定义数据结构进行迭代
- C. Python文字:定义常数
- 字符串和角色文字
- 数字文字(整数,浮子,复数)
- 布尔文字
-
None
字面意思
- D.
zip
功能:结合迭代- 带有同样尺寸迭代的
zip
-
zip_longest
用于不平等的迭代 - 函数中的默认和关键字参数
- 带有同样尺寸迭代的
- E.必需的python功能
- 模拟
do-while
循环 - 有效的
enumerate
- 介绍时间延迟
time.sleep
- 用
sorted
对复杂的数据结构进行分类 - 检索Python版本信息
- 访问Docstrings
- 使用
.get()
和.setdefault()
设置默认字典值 - 计算
collections.Counter
元素。 - 有效合并字典
- 模拟
- F.语法错误与运行时错误:调试策略
- 常见问题
(每个部分的详细说明将遵循,以反映原始输入的结构和内容,但带有原始性的句子和段落。)
(图像将以与原始输入相同的顺序和格式包含。)
(“常见问题解答部分”也将被重写以创造性,保持相同的问题和答案,但使用不同的措辞。)
以上是高级Python编程的综合指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!
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