二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。
不是所有Python开发者都喜欢Lambda函数,我也对它有着比较复杂的感觉,特别是对初学者而言,它不像我们使用的普通函数那么直观,然而对于一些有丰富开发经验的程序员,他们喜欢在必要时使用它。暂且把这些分歧搁置,然我们来了解一下Lambda函数到底是什么。
说明: 本书是针对零基础学习者的入门读物,书中以深入浅出的方式介绍了Python语言的相关知识。书中代码使用Python3,并且在本公众号有相关的资源推荐和勘误修订,详情请关注本公众号(【老齐教室】)之后,在菜单中查看。
Python中通过Key访问字典,当Key不存在时,会引发‘KeyError’异常。为了避免这种情况的发生,可以使用collections类中的defaultdict()方法来为字典提供默认值。
利用collections模块defaultdict方法的特性,利用外部函数来实现
defaultdict类就好像是一个dict,但是它是使用一个类型来初始化的 defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数,当所访问的键不存在的时候,可以实例化一个值作为默认值 defaultdict类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外,还可以使用任何不带参数的可调用函数,到时该函数的返回结果作为默认值,这样使得默认值的取值更加灵活。 strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', 'puppy',
defaultdict类的初始化函数接受一个类型作为参数,当所访问的键不存在的时候,可以实例化一个值作为默认值
#导入模块 import xxx #调用 xxx.dd() from xxx import xx as dd #导入某个函数,as给函数加别名,调用xx() #包 mkdir sources touch sources/xx.py touch sources/init.py #可以是空的 from sources import xx xx.get_name('cc') from collections import defaultdict periodic_table = defaultdict(int)
在 Python 中,可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。在本文中,我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。
不要使用 key in d.keys(), 这是一种画蛇添足的操作,因为d.keys()会返回一个新的列表对象,导致内存最大。
websites = [ ('Sohu', 'http://www.google.com/', u'张朝阳'), ('Sina', 'http://www.sina.com.cn/', u'王志东'), ('163', 'http://www.163.com/', u'丁磊') ]
一个字典就是一个键对应一个单值的映射,而上面的列表中有相同键。如果你想要一个键映射多个值,那么就需要将这多个值放到另外的序列中,比如 list 或者 set 里面,像下面这样:
collections 是 Python 的一个内置模块,所谓内置模块的意思是指 Python 内部封装好的模块,无需安装即可直接使用。
▍9、创建一个迭代器,它从iterable中过滤元素,只返回谓词为False的元素
编码很有趣,而Python编码更有趣,因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是,大多数时候都有一些首选的实现方法,有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/WwJdPebK_hFocS1lk7MWhA
函数连续调用 def add(x): class AddNum(int): def __call__(self, x): return AddNum(self.numerator + x) return AddNum(x) print add(2)(3)(5) # 10 print add(2)(3)(4)(5)(6)(7) # 27 # javascript 版 var add = function(x){ var addNum = fu
函数连续调用 def add(x): class AddNum(int): def __call__(self, x): return AddNum(self.numerator + x) return AddNum(x) print add(2)(3)(5) # 10 print add(2)(3)(4)(5)(6)(7) # 27 # javascript 版 var add = function(x){ var addNum = f
Python的内建模块collections为我们提供了一系列的优化操作,本质上就是元组、字典、集合、列表的特殊功能版。 1. namedtuple namedtuple是一个函数,它用来创建一个自
Tensorflow简单CNN实现详解 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问imagenet-dogs文件夹中所有n02开头的子文件夹中所有的jpg文件 # image
来源:苏生不惑 链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ATvPzfLHwp0wEH5-tMW2cg 函数连续调用 def add(x): class AddNum(int): def __call__(self, x): return AddNum(self.numerator + x) return AddNum(x) print add(2)(3)(5) # 10 print add(2)(3)(4)(5)(6)(
本章我们只介绍除UserDict/UserList/UserString以外的方法,至于这三个方法,我们用于继承他们,而实现你想要的结构。 namedtuple:用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数
collections模块在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,还提供了几个额外的数据类型:ChainMap、Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
Python中的基本数据结构有list,dict,tuple,set。Python还有一个功能比较强大的包collections,可以处理并维护一个有序的dict,可以提高程序的运行效率。 1、collections中defaultdict的使用 defaultdict在字典dict的基础之上添加一个参数default_factory(default_factory可以指定为list,set,int) 例子1:将下面的list转换成一个dict,其中key对应的value是一个list
别忘了查看文末送书送书哦! 函数连续调用 def add(x): class AddNum(int): def __call__(self, x): return AddNum(self.numerator + x) return AddNum(x) print add(2)(3)(5) # 10 print add(2)(3)(4)(5)(6)(7) # 27 # javascript 版 var add = function(x){
1、Default Dict是高性能容器数据类型的一部分,是 dict 的子类,它返回一个字典对象。
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'。
除此之外,还有一些其他工具,比如mimetools、unittest等,上述四个tools作用于内建类型和函数、类等,比较通用,也较为常用。 -operator : 内置的操作符模块 -collections : 简化容器类型的一些操作和使用 -itertools : 可迭代类型工具 -functools : 函数工具,尤其是装饰器
链接:http://blog.csdn.net/Pwiling/article/details/50573650
字典是 Python 必用且常用的数据结构,本文梳理常用的字典操作,看这个就够了,涉及:
2、这些是类似字典的构造,可以在其中通过索引、键名或 getattr()函数访问属性值。
除了这段代码外,作为机器学习的一部分,肯定还应该有大量的样本数据,准备了big.txt作为我们的样本数据。
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。
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
引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供非常好的拼写检查,比如你输入 speling,谷歌会马上返回 spelling。 下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。 代码 import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaul
目录[-] 这个模块提供几个非常有用的Python容器类型 1.容器 名称 功能描述 OrderedDict 保持了key插入顺序的dict namedtuple 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 Counter 计数器,主要用来计数 deque 类似于list的容器,可以快速的在队列头部和尾部添加、删除元素 defaultdict dict的子类,带有默认值的字典 2.OrderedDict OrderedDict类似于正常的词典,只是它记住了元
「 我的手机里,最初是有网抑云的,上学时,不开心,会听应景的歌,偶尔看评论,虽不会唱,有种被感同身受。后来,手机存储不够,清理,提示卸载不常用的软件就卸载了,恍惚,好久不听歌了,想起在哪看到,有些人二十岁就死了,等到八十岁才被埋。------山河已无恙」
python中的数据结构除了内置的数据结构如列表、字典、元组、集合等之外,python的colletions内置模块中还有一些高级的数据结构,可以在特定场景下提高便利性,缩减代码量。colletions中的常用数据结果有:
Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line. 这个题目难不是很难,建立一个dict,斜率:该斜率上点的个数,算斜率特别要注意,如果使用Fraction(3,4),则会非常影响性能,使用np.longdouble(1)满足要求,真是坑爹。 from fractions import Fraction from collections import defau
作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。
在实际生产生活中,我们经常会遇到别人问我们问题,而且这个问题是常见的,那么我们就会感到很烦躁:为啥总有人问相似的问题?再仔细冷静一下:我们可不可以做一个机器人,他可以自动回答一些问题?今天本文,就通过简单的方法,在SCF上部署一个问答机器人/智能客服,来为各位有需求的小伙伴,解决实际问题,当然,这篇文章也算是抛砖引玉。一方面,扩展一下大家使用SCF的思路,另一方面温故一下如何打包的方法,最后也尝试使用新的触发方法:云API触发。
Python 开发中有哪些高级技巧?这是知乎上一个问题,我总结了一些常见的技巧在这里,可能谈不上多高级,但掌握这些至少可以让你的代码看起来 Pythonic 一点。如果你还在按照类C语言的那套风格来写的话,在 code review 恐怕会要被吐槽了。
假如文件非常大,一次性读取可能会导致内存崩溃,那么可以用一行一行读取的方法来实现:
高级函数补充 zip 把两个可迭代内容生成一个可迭代的tuple元素类型组成的内容 # zip 案例 l1 = [1,2,3,4,5] l2 = [11,22,33,44,55] z = zip(l1, l2) print(type(z)) for i in z: print(i) <class 'zip'> (1, 11) (2, 22) (3, 33) (4, 44) (5, 55) l1 = ["wangwang", "mingyue", "yyt"] l2 = [89, 23, 78]
本文主要是对Python的数据结构进行了一个总结,常见的数据结构包含:列表list、元组tuple、字典dict和集合set。
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