国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Table des matières
Simplifier l'itération et la transformation
Filtrage précisé
évitez la surutilisation dans les cas complexes
Maison développement back-end Tutoriel Python Comment la liste, le dictionnaire et les compréhensions définissent-ils améliorent-ils la lisibilité du code et la concision à Python?

Comment la liste, le dictionnaire et les compréhensions définissent-ils améliorent-ils la lisibilité du code et la concision à Python?

Jun 14, 2025 am 12:31 AM
python Lisibilité au code

La dérivation de la liste, du dictionnaire et de la collection de Python améliore la lisibilité du code et l'efficacité de l'écriture grace à la syntaxe concise. Ils conviennent pour simplifier les opérations d'itération et de conversion, telles que le remplacement des boucles multi-lignes par du code unique pour implémenter la transformation ou le filtrage des éléments. 1. Les formules de dérivation de liste telles que [x2 pour x dans la plage (10)] peuvent générer directement des séquences carrées; 2. Formules de dérivation du dictionnaire telles que {x: x2 pour x dans la plage (5)} Exprime clairement le mappage de valeurs clés; 3. Filtrage conditionnel tel que [x pour x en nombre si x% 2 == 0] rend la logique de filtrage plus intuitive; 4. Des conditions complexes peuvent également être intégrées, comme la combinaison de filtrage multi-conditionnement ou d'expressions ternaires; Mais les opérations excessives de nidification ou d'effets secondaires doivent être évitées pour éviter de réduire la maintenabilité. L'utilisation rationnelle de la dérivation peut préserver une sémantique claire tout en réduisant la quantité de code.

Comment la liste, le dictionnaire et les compensations définissent-ils améliorent-ils la lecture du code et la concision dans Python?

La liste, le dictionnaire et les compréhensions de set dans Python offrent un moyen compact et expressif de créer des collections, ce qui rend votre code à la fois plus lisible et concis lorsqu'il est utilisé de manière appropriée. Ils vous permettent de remplacer les boucles multi-lignes par une seule ligne de code qui communique clairement l'intention, en particulier utile lors de la transformation ou du filtrage des données.

Simplifier l'itération et la transformation

L'une des plus grandes victoires de lisibilité provient du remplacement des boucles traditionnelles par des compréhensions lorsque vous cartographie ou filtrez des éléments.

Par exemple, si vous souhaitez carréner chaque numéro dans une liste:

 # Sans compréhension
carrés = []
pour x dans la gamme (10):
    carrés.APPEND (x ** 2)
 # Avec la compréhension de la liste
carrés = [x ** 2 pour x dans la plage (10)]

Ce changement réduit la buissier et montre immédiatement que vous générez une nouvelle liste en appliquant une opération à chaque élément d'un itérable.

De même, les compréhensions du dictionnaire sont excellentes lorsque vous devez construire des dictionnaires dynamiquement:

 # Sans compréhension
carré_dict = {}
pour x dans la gamme (5):
    carré_dict [x] = x ** 2
 # Avec compréhension du dictionnaire
carré_dict = {x: x ** 2 pour x dans la plage (5)}

La deuxième version est non seulement plus courte, mais s'aligne également mieux sur la fa?on dont nous pensons aux mappages de valeurs clés.

Filtrage précisé

Les compréhensions prennent également en charge la logique conditionnelle, ce qui peut rendre les opérations de filtrage beaucoup plus propres.

Si vous vouliez obtenir des numéros uniformes d'une liste:

 # Sans compréhension
Evens = []
pour x en nombre:
    Si x% 2 == 0:
        Evens.append (x)
 # Avec la compréhension de la liste
Evens = [x pour x en nombre si x% 2 == 0]

Ici, la compréhension rend la logique de filtrage plus directe et visuellement compacte. Vous n'avez pas à parcourir plusieurs lignes pour voir ce qui est fait.

Vous pouvez même ajouter des conditions plus complexes, comme la combinaison de plusieurs filtres ou l'utilisation d'expressions ternaires:

  • Filtre même des nombres supérieurs à 10: [x for x in numbers if x % 2 == 0 and x > 10]
  • Remplacez les nombres négatifs par zéro: [x if x >= 0 else 0 for x in numbers]

Ces exemples se lisent encore naturellement une fois que vous connaissez la syntaxe.

évitez la surutilisation dans les cas complexes

Bien que les compréhensifs améliorent la clarté dans de nombreux cas, ils peuvent nuire à la lisibilité s'ils sont surutilisés ou trop complexes.

Par exemple, des compensations profondément imbriquées ou ceux qui ont plusieurs conditions complexes peuvent devenir difficiles à analyser en un coup d'?il:

 résultat = [[xy pour x dans a] pour y en b si quelque_condition (y)]

Cela pourrait économiser des lignes, mais cela pourrait confondre quelqu'un qui lisait le code plus tard. Si la logique devient trop dense, il est souvent préférable de revenir à une boucle régulière pour plus de clarté.

évitez également les opérations lourdes à effet secondaire à l'intérieur des compensations. Par exemple, les fonctions d'appel qui modifient l'état externe (comme l'écriture dans un fichier ou la mise à jour d'un compteur) à l'intérieur d'un complet peuvent conduire à un comportement confus.

Ainsi, bien que les compréhensifs soient puissants, gardez-les simples , surtout lorsque vous partagez du code avec les autres ou travaillez en équipes.


Ils vous aident à écrire moins de code sans sacrifier le sens - lorsqu'ils sont utilisés judicieusement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefa?on, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Tutoriel PHP
1502
276
Python Seaborn JointPlot Exemple Python Seaborn JointPlot Exemple Jul 26, 2025 am 08:11 AM

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Python List to String Conversion Exemple Python List to String Conversion Exemple Jul 26, 2025 am 08:00 AM

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Python Connexion à SQL Server PyoDBC Exemple Python Connexion à SQL Server PyoDBC Exemple Jul 30, 2025 am 02:53 AM

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

Python pandas fondre l'exemple Python pandas fondre l'exemple Jul 27, 2025 am 02:48 AM

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

Python django forme l'exemple Python django forme l'exemple Jul 27, 2025 am 02:50 AM

Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.

Optimisation de Python pour les opérations liées à la mémoire Optimisation de Python pour les opérations liées à la mémoire Jul 28, 2025 am 03:22 AM

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Qu'est-ce que l'arbitrage statistique dans les crypto-monnaies? Comment fonctionne l'arbitrage statistique? Qu'est-ce que l'arbitrage statistique dans les crypto-monnaies? Comment fonctionne l'arbitrage statistique? Jul 30, 2025 pm 09:12 PM

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un

Python iter et exemple suivant Python iter et exemple suivant Jul 29, 2025 am 02:20 AM

Iter () est utilisé pour obtenir l'objet Iterator, et Next () est utilisé pour obtenir l'élément suivant; 1. Utilisez Iterator () pour convertir des objets itérables tels que les listes en itérateurs; 2. Appelez Next () pour obtenir des éléments un par un et déclenchez l'exception de l'arrêt lorsque les éléments sont épuisés; 3. Utilisez Suivant (iterator, par défaut) pour éviter les exceptions; 4. Les itérateurs personnalisés doivent implémenter les méthodes __iter __ () et __Next __ () pour contr?ler la logique d'itération; L'utilisation de valeurs par défaut est un moyen courant de parcourir la traversée et l'ensemble du mécanisme est concis et pratique.

See all articles