pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯，崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画，有先后顺序，最符合文字书写的习惯。
pythonic就是让你的代码更加具有python特色，通常是利用python独有的一些语法实现的。pythonic的代码往往更加简洁、优美和高效，不信你接着往下瞧：
这段话被称作“Python 之禅”（The Zen of Python），它列举了一些 Python 所推崇的理念，比如：
今天我们的题目是《由一个简单的Python合并字典问题引发的思考，如何优化我们的代码？》，为什么会有这个话题呢？起因是今天和一位刚刚面试完Python开发岗位的朋友交流，这个问题也是他在面试中遇到的问题：
UTF-8的问题暂且不谈，现在需要将其作为csv文件读入内存中，并且按照title分成不同的datehour->views表，并按照datehour排序。将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】一条命令，让机器人帮你把大象装冰箱里！ 对于机器人来说，任务规划（Task Planning）是一个绕不过去的难题。 想要完成一个真实世界的任务，首先你得知道把大象装冰箱总共要几步。 即便是比较简单的扔苹果任务也包含多个子步骤，机器人得先观察苹果的位置，如果没有看到苹果就要持续寻找，然后靠近苹果，把苹果抓起来，找到并靠近垃圾桶。 如果垃圾桶是关着的，还得先把它打开，然后再把苹果扔进去，关上垃圾桶。 但每个任务的具体实施细节不可能都由人来设计，如何
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法 译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，
译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所
如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
在C语言以及一些古老的语言当中是没有迭代器这个概念的，所以我们要遍历数组或者是容器的时候，往往只能通过下标。有了迭代器之后，我们遍历的过程方便了很多，我们可以直接用一个变量去迭代一个容器当中的值。最简单的例子就是数组的遍历，比如我们要遍历items这个数组。我们可以直接：
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
这篇文章在我的草稿箱里躺了有一年多，今天总算是发出来了。本文的作者是之前编程教室的实训生之一，原本在汽车制造车间里工作，后来成功转行为一名程序员，从事车载语音识别相关软件的开发。这是他个人转行过程中的一些经验分享。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
Pythonic的代码就是具有Python独特风格的代码。通俗说来，就是在保证代码可读性的前提下，尽可能地简洁、优雅，看起来像伪代码一样。
for i in range(1,10)在python2和python3中都可以使用，但是要生成1-10的列表，就需要用list(range(1,10))
Python 与其它语言（比如Java或者C++）相比有比较大的区别，其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码，则会使得代码繁琐复杂，并且容易出现Bug。在Python语言中，有个词很火，Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义，小编的理解就是用Python的写法写代码，而非是其它语言的通用的写法，写出Python的特点，写出Python的风格。
Python90 系列文章内容主要参考《Effective Python 90 Specific Ways to Write Better》（高效Python，编写更好的Python代码的90条具体建议），适合已经熟悉基本语法的同学阅读。写书时，作者使用的是Python3.8，本系列文章也会使用该版本。全书共10章，90小节，对应90条编写高质量Python代码的具体建议。10章的内容如下：
何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python。很+名词结构的用法在中国不少，比如：很娘，很国足，很CCTV等等。 我的理解为，很+名词表达了一种特殊和强调的意味。所
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
强大对于编程语言来说是一个没有意义的形容词。每种编程语言都称自己长处。官方 Python 教程开头就说 Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言。但是没有一种语言可以做另一种语言不能做的算法，也没有量化编程语言“能力”的度量单位（尽管你可以用编程需要在程序员中受欢迎的成都来度量）。
https://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/
Python是如何进行内存管理的？ http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm (没看懂) 什么是lambda函数？它有什么好处? ht
首先创建一个空字典，并使用update方法向字典中添加元素。注意，先添加的是d1，以保证后面添加的d2重复键会覆盖d1。
燃爆，100个Python实战小项目汇总！ 每一篇文章都是一个知识点，一个小小的代码实践，总有一篇是你想要的！ 实用工具 | 一款丰富强大的Python绘图工具 Python受欢迎的主要原因之一就是它丰富的工具包，画图是我们在开发过程中非常常见的一种场景，因此，画图工具自然不胜枚举。其中，比较知名的就是matplotlib，它可以覆盖我们日常工作中大多数场景。但是，它自身也有诸多弊端，例如，对新手不够友好、多图展示和离线查看比较麻烦。本文就来介绍一下另一款强大的Python画图工具--pyecharts，
最近用 OEA 做的仓库管理系统中，许多界面的都需要使用表格控件来显示数据。一是这些表格的列非常多，有的甚至达到了 200 列，而且一个模块的界面中可能同时显示好几个表格。这导致界面的速度比较慢，特别是较多数据需要展现时。经检测，表现虽然表格的行已经做了虚拟化，但是由于列非常多，最终还是造成可视树中的元素过多，而导致界面布局代码运行过慢。假设只有 30 行，一个单元格仅生成 5 个可视元素，200 列的单元格都会产生 3W 个可视元素，而布局系统的 Measure 方法需要对可视树中的每一个元素都调
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。
我们都知道，Python的内置函数repr()能够把对象用字符串的形式表达出来，方便我们辨认。这就是“字符串表示形式”。repr()就是通过__repr__这个特殊方法来得到一个对象的字符串表示形式的。如果没有实现__repr__，当我们在控制台里打印一个向量的实例时，得到的字符串可能会是 <Vector object at 0x10a514f98>。
在编程中，一旦提到变量值的交换，脑海中最先浮现的做法就是引入一个临时变量作为媒介来做，来看看具体的实现。
大数据文摘转载自达纳斯特 编码原则 建议1：理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》 建议2：编写 Pythonic 代码 （1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。 （2）深入学习 Python 相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的 Pythonic 的代码库，比如Flask等。 建议3：理解 Python 与 C 的不同之处，比如缩进与
2）编写python程序管用的方法，如利用assert语句去发现问题，使用enumerate()获取序列迭代的索引和值等；
现在面试的时候经常会考几个 python 基础的代码题，从答题者的解答代码就很容易看出一个人的代码水平。 一般笔试考代码题，主要是考察应聘者的代码是解决的这一个问题，还是这一类的问题？
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。
Python 不必多说，它是众多编程语言中最容易学习的动态类型语言。它的跨平台、易读、易写、丰富的 Packages 等众多特性，也是众多DevOps/测试/开发工程师是最常用的语言之一。
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱，你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具，核心文件etl.py不超过500行，具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义，不需手工编写 基于python生成器，流式处理，对内存无要求 内置线程池，支持串行和并行处理 内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件 插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github地址： https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
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首先更正一个地方，昨天的文章Pythonic:递归、回溯等5种方法生成不重复数字整数中最后一段代码的注释中不小心把“排列”写成了“组合”，抱歉抱歉！ 今天的内容是Python+matplotlib做数据可视化，代码演示的功能是通过两个Slider组件来调整正弦曲线的振幅和频率，同时演示在外部（例如按钮事件处理函数中）修改Slider组件值的方法。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import
自己写Python也有四五年了，一直是用自己的“强迫症”在维持自己代码的质量，除了Google的Python代码规范外，从来没有读过类似的书籍。偶然的机会看到这么一本书，读完之后觉得还不错，所以做个简单的笔记。有想学习类似知识的朋友，又懒得去读完整本书籍，可以参考一下。
开始学 Python 的时候，我们的目标是实现功能，少出bug。但当有了一定经验之后，就会对代码规范和风格有更高的要求。这样既能提升代码的质量，也更易于后期的维护和扩展，尤其在与他人协作开发时非常重要。
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
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