Python 的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将 Python 的功能扩展到了许多流行领域,包括机器学习、数据科学、Web 开发和前端等。其中表现最好的一个就是 Python 内置的 collections 模块了。
一般而言,Python 中的 collections 模块是用于存储列表、字典、元组以及集等数据集合的容器。这些容器嵌入在 Python 中,可以实现开箱即用。collections 模块提供了额外的高性能数据类型,它们可以优化代码,让一些任务变得更加简洁。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域,包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
概述 在上一篇博客中,我们介绍了Python进阶教程(一),还有一些新的技巧没有翻译完,我们下面来继续我们的翻译。 Intermediate Python 中译(二) Decorators Decorators装饰器是Pytho非常重要的特性,相当于Java注解功能。装饰器是修饰函数的一种语法特性,可以使其功能发生一些改变。在Python函数也是第一等公民,可以直接赋值对象和使用。 def hi(name="brian"): return "hi,"+name print(hi()) #输出 hi
容器(Collections) Python附带一个模块,它包含许多容器数据类型,名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。 我们将讨论的是: defaultdict counter deque namedtuple enum.Enum (包含在Python 3.4以上) defaultdict 我个人使用defaultdict较多,与dict类型不同,你不需要检查key是否存在,所以我们能这样做: from collections import defaultdict colours =
namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型。相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。
列表和元组在基础篇已经好好的研究了基础用法,你应该保留一个基本印象就是列表和元组,就是一个可以放置任意数据类型的有序集合,或者当成一个容器也可以。
随着每个 Python 版本的发布,都会添加新模块,并引入新的更好的做事方式,虽然我们都习惯了使用好的旧 Python 库和某些做事方式,但现在也时候升级并利用新的和改进的模块及其特性了。
从语法上来看,协程和生成器类似,都是定义体中包含yield关键字的函数。 yield在协程中的用法: 在协程中yield通常出现在表达式的右边,例如:datum = yield,可以产出值,也可以不产
我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构,比如列表,元组,字典等。与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构,我们可以基于它们创建所需的新数据结构。
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时,可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
接下来主要对collections模块中的常用集合类进行介绍,调用collections模块:
给[‘x’,‘y’]这个tuple命名为point,这个tuple中,第一个空位命名为'x',第二个为'y'。
通过工厂函数 collections.namedtuple,可以构造出带有字段名的元组,即为具名元组。 namedtuple 是元组的升级版本,通过 namedtuple 函数创建的是一个元组的子类。而且具名元组和普通元组所消耗的内容是相同的,既可以通过 index 来访问具名元组的元素,也可以使用具名元组中每个字段的名称来访问数据。
给每个元组中的元素命名,我们就可以使用名字去访问对应元素,相对于索引访问,这样可以大大提高程序的可读性。
这篇文章主要和大家分享一些 Python 不一样的技巧,感受 Python 带给你的乐趣吧。
今天为大家介绍Python当中一个很好用也是很基础的工具库,叫做collections。
我个人使用defaultdict相当多。 与dict不同,defaultdict不需要检查一个键是否存在。 所以我们可以这样做:
类元编程是在运行时创建或自定义类的艺术。在 Python 中,类是一等对象,因此可以使用函数在任何时候创建一个新类,而无需使用 class 关键字。类装饰器也是函数,但设计用于检查、更改甚至替换装饰的类为另一个类。最后,元类是类元编程的最高级工具:它们让你创建具有特殊特性的全新类别的类,例如我们已经看到的抽象基类。
大家知道 Python 中的信息打印函数 Print,一般我们会使用它打印一些东西,作为一个简单调试。
Counter作为字典dicit()的一个子类用来进行hashtable计数,将元素进行数量统计,计数后返回一个字典,键值为元素,值为元素个数
计数统计就是统计某一项出现的次数。实际应用中很多需求需要用到这个模型。比如测试样本中某一指出现的次数、日志分析中某一消息出现的频率等等‘这种类似的需求有很多实现方法。下面就列举几条。
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things. 在计算机科学领域只有两件难事:缓存失效 和 给东西起名字
很多 Python 入门资料会将元组 ( tuple) 介绍为 "不可变列表", 因其具备可迭代和可切片的能力, 同时无法修改元组中的值而得名. 然而这只是元组的其中一个特性而已.
Tuple类型对于Python自身来说是非常重要的数据类型,比如说函数调用,实际上会将顺序传入的参数先组成一个tuple;多返回值也是靠返回一个tuple来实现的。因为太常用,所以需要一个更有效的数据结构来提高效率,一个不可变的tuple对象从实现上来说可以比list简单不少。再比如说code对象会记录自己的参数名称列表,free variable名称列表等等,这些如果用list,就可能被从外部修改,这样可能导致解释器崩溃;那就只能选择改成一个函数每次都返回一个新的列表,这样又很浪费。所以即使是从解释器自身实现的角度上来说引入这样一个不可变的序列类型也是很重要的。
我们使用 Numpy 库在内存里、使用 PyTorch 库在显存里 创建了一整块连续的空间,对比了 List 和 Tuple 的方案。结果:连续存储空间的明显更节省时间。因此,DRL 库的 ReplayBuffer 有必要围绕着 连续内存空间 来设计。
[Card(ranks='7', suits='红心'), Card(ranks='9', suits='方板'), Card(ranks='K', suits='方板'), Card(ranks='10', suits='方板'), Card(ranks='5', suits='梅花')]
当一个程序需要处理成千上万的object时,为object选择合适的数据结构减少内存的占用量就成了一个很重要的问题。 毕竟一台服务器的内存终究还是有限的。本文就是要简述在不同的数据结构下,一个单独的object的占用多大的空间,从而得出减少程序内存占用量的方案。
Python中存储系列数据,比较常见的数据类型有list,除此之外,还有tuple数据类型。相比与list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。tuple元组的item只能通过index访问,collections模块的namedtuple子类不仅可以使用item的index访问item,还可以通过item的name进行访问。可以将namedtuple理解为c中的struct结构,其首先将各个item命名,然后对每个item赋予数据。 from collections import na
在有些python 的介绍中,元组被称为不可变列表,这其实是不准确的,没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表,还可以用于没有字段名的记录。
本篇将学习python的另一个内建模块collections,更多内容请参考:Python学习指南 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。 namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维左边就可以表示成: >>>p = (1, 2) 但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。 定义一个class又小题大做了,这时,nametuple就派上了用场: >>> from collections import na
Python3系统学习记录 1、Python简介 2、安装Python3.7 3、第一个Python程序 4、Python基础 5、函数 6、高级特征 7、函数式编程 8、模块 9、面向对象编程 10、面向对象高级编程 11、错误、调试和测试 12、IO编程 13、进程和线程 14、正则表达式 15、常用内建模块 16、常用第三方模块 17、virtuallenv 18、图形界面 19、网络编程 1、Python简介 -- 代码简洁,运行速度慢 -- 日常任务、网站(youtobe、Instagram)、
在执行程序时,如果内存中有大量活动的对象,就可能出现内存问题,尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中,我们将讨论缩小对象的方法,大幅减少 Python 所需的内存。
由此可见一般python和其他语言的方法的不同,比如java是通过a.length()来判断长度这个体现了python的语言特性
如何让一个类A也可以以列表的方式操作,通过len(A)获取长度,通过A[1]获取1坐标的值
构造器会返回一个列表,其中的项与iterable中的项值和顺序都相同。iterable是一个可迭代对象。
比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 转换成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] , 消除关键词 def 和重复字段名 abc
我一直觉得编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。
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