百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

需要掌握的10 个 Python 概念(python都有什么)

itomcoil 2025-05-03 14:46 12 浏览

1. 列表推导式

重要性:列表推导式提供了一种创建列表的简洁方法,这对于可读性和(在许多情况下)性能都有好处。它减少了对多线循环的需要。

何时使用:当想要转换或过滤数据时,特别是当逻辑很简单时,使用列表推导式。它们适合对数据集进行小型操作。

示例:如果需要查找某个范围内所有偶数的平方,可以使用:

squares = [x** 2 for x in range( 10 ) if x % 2 == 0 ]

2.Lambda函数

重要性:Lambda 函数对于编写小型的一次性函数非常有用,无需正式的函数定义。

何时使用:当短期需要一个简单的功能并且不会重复使用它时,它们特别方便。通常与“map()”、“filter()”和“sorted()”一起使用。

示例:根据字符串的长度对字符串列表进行排序:

words= [ “苹果”,“香蕉”,“樱桃”,“日期” ] 
sorted_words =sorted(words,key=lambda x:len(x))

3. map、filter和reduce

重要性:这些函数提供了处理集合的功能方法。它们减少了对显式循环的需求,从而使代码更加清晰。

何时使用:- `map()`:当您想要将函数应用于集合的每个项目时。- `filter()`:当您需要根据谓词选择项目时。- `reduce()`:当您想要将函数累积应用于项目时,将序列减少为单个值。

示例:使用 `map()` 将字符串转换为大写:

names= [ "爱丽丝" , "鲍勃" , "查理" ] 
upper_names = list(map(str.upper, names))

4. 装饰器

重要性:装饰器允许扩展和修改可调用对象(如函数和方法)的行为,而无需永久修改可调用对象本身。

何时使用:当想要向现有代码添加功能时,或者当想要修改函数的行为而不更改其源代码时。

示例:一个简单的装饰器,用于测量函数执行所花费的时间:

导入时间
def  timer_decorator ( func ): 
 def 包装器( *args, **kwargs ): 
start_time = time.time() 
result = func(*args, **kwargs) 
end_time = time.time() 
 print ( f" {func .__name__}在{end_time - start_time}秒内执行" )
 返回结果
 return包装器
@timer_decorator 
def  sample_function (): 
time.sleep( 2 )

5 生成器

重要性:生成器提供了一种迭代大型数据集的方法,而无需将所有内容加载到内存中。它们可以即时生成项目,并且可以提高内存效率。

何时使用:对于大型数据集、流,或者您需要表示无限序列时。

示例:生成斐波那契数列的生成器:

def fibonacci (n) : 
a, b =  0 , 1 
 for _ in range (n) :
产生 a 
a, b = b, a + b

6.f-string

重要性:f 字符串在 Python 3.6 中引入,提供了一种简洁且方便的方法来将表达式嵌入到字符串文本中。

何时使用:每当想要在字符串中嵌入变量值或格式化字符串时。

示例

name = “Alice” 
greeting = f “你好,{name}!”

7. *args 和 **kwargs

重要性:允许将可变数量的参数传递给函数,从而提供灵活性。

何时使用:当不确定参数的数量时,或者为广泛的用例设计函数/方法时。

示例:将所有给定参数相乘的函数:

def multip( * args): 
 result  =  1 
 for num in args: 
 result  * = num
 return result

8. Type Hinting

重要性:Python 3.5 中引入的Type Hinting有助于使代码更具可读性,并提供更好的 IDE 支持和静态类型检查。

何时使用:为了提高代码清晰度,特别是在供公众使用的大型项目或库中。

例子

def greet(name: str) -> str:
 return f"Hello, {name}!"

9. 上下文管理器(带声明)

重要性:上下文管理器确保资源得到有效管理并在使用后正确关闭,使代码更干净,资源管理更加万无一失。

何时使用:当使用需要正确设置和拆卸的文件、数据库或网络连接等资源时。

示例:打开并读取文件:

with  open ( 'file.txt' , 'r' ) as f: 
content = f.read()

10. 海象运算符 (:=)

重要性:Python 3.8 中引入的海象运算符有助于将值作为表达式的一部分分配给变量。

何时使用:当需要表达式中的值并希望保留该值以供以后使用时非常有用。

示例:从文件中读取行,直到找到空行:

with  open ( 'file.txt' , 'r' ) as f: 
 while (line := f.readline().strip()): 
 print (line)


相关推荐

Python Qt GUI设计:将UI文件转换Python文件三种妙招(基础篇—2)

在开始本文之前提醒各位朋友,Python记得安装PyQt5库文件,Python语言功能很强,但是Python自带的GUI开发库Tkinter功能很弱,难以开发出专业的GUI。好在Python语言的开放...

Connect 2.0来了,还有Nuke和Maya新集成

ftrackConnect2.0现在可以下载了--重新设计的桌面应用程序,使用户能够将ftrackStudio与创意应用程序集成,发布资产等。这个新版本的发布中还有两个Nuke和Maya新集成,...

Magicgui:不会GUI编程也能轻松构建Python GUI应用

什么是MagicguiMagicgui是一个Python库,它允许开发者仅凭简单的类型注解就能快速构建图形用户界面(GUI)应用程序。这个库基于Napari项目,利用了Python的强大类型系统,使得...

Python入坑系列:桌面GUI开发之Pyside6

阅读本章之后,你可以掌握这些内容:Pyside6的SignalsandSlots、Envents的作用,如何使用?PySide6的Window、DialogsandAlerts、Widgets...

Python入坑系列-一起认识Pyside6 designer可拖拽桌面GUI

通过本文章,你可以了解一下内容:如何安装和使用Pyside6designerdesigner有哪些的特性通过designer如何转成python代码以前以为Pyside6designer需要在下载...

pyside2的基础界面(pyside2显示图片)

今天我们来学习pyside2的基础界面没有安装过pyside2的小伙伴可以看主页代码效果...

Python GUI开发:打包PySide2应用(python 打包pyc)

之前的文章我们介绍了怎么使用PySide2来开发一个简单PythonGUI应用。这次我们来将上次完成的代码打包。我们使用pyinstaller。注意,pyinstaller默认会将所有安装的pack...

使用PySide2做窗体,到底是怎么个事?看这个能不能搞懂

PySide2是Qt框架的Python绑定,允许你使用Python创建功能强大的跨平台GUI应用程序。PySide2的基本使用方法:安装PySide2pipinstallPy...

pycharm中conda解释器无法配置(pycharm安装的解释器不能用)

之前用的好好的pycharm正常配置解释器突然不能用了?可以显示有这个环境然后确认后可以conda正在配置解释器,但是进度条结束后还是不成功!!试过了pycharm重启,pycharm重装,anaco...

Conda使用指南:从基础操作到Llama-Factory大模型微调环境搭建

Conda虚拟环境在Linux下的全面使用指南:从基础操作到Llama-Factory大模型微调环境搭建在当今的AI开发与数据分析领域,conda虚拟环境已成为Linux系统下管理项目依赖的标配工具。...

Python操作系统资源管理与监控(python调用资源管理器)

在现代计算环境中,对操作系统资源的有效管理和监控是确保应用程序性能和系统稳定性的关键。Python凭借其丰富的标准库和第三方扩展,提供了强大的工具来实现这一目标。本文将探讨Python在操作系统资源管...

本地部署开源版Manus+DeepSeek创建自己的AI智能体

1、下载安装Anaconda,设置conda环境变量,并使用conda创建python3.12虚拟环境。2、从OpenManus仓库下载代码,并安装需要的依赖。3、使用Ollama加载本地DeepSe...

一文教会你,搭建AI模型训练与微调环境,包学会的!

一、硬件要求显卡配置:需要Nvidia显卡,至少配备8G显存,且专用显存与共享显存之和需大于20G。二、环境搭建步骤1.设置文件存储路径非系统盘存储:建议将非安装版的环境文件均存放在非系统盘(如E盘...

使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索

scikit-learn是Python中最好的机器学习库,而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作,能否将它们的优点整合起来呢?在本文中,我们将介绍如何使用scikit-learn中的网格搜...

如何Keras自动编码器给极端罕见事件分类

全文共7940字,预计学习时长30分钟或更长本文将以一家造纸厂的生产为例,介绍如何使用自动编码器构建罕见事件分类器。现实生活中罕见事件的数据集:背景1.什么是极端罕见事件?在罕见事件问题中,数据集是...