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5 个必须了解的 Python 概念
在本文中，我们将探讨每个 Python 开发人员的工具包中应具备的五个基本概念。
来源:KDnuggets简介
为什么使用 Python？对于很多人来说，这可以归结为“只是因为”，但事实并非如此。 Python 是一种功能强大的通用编程语言，其简单的语法突出了管理逻辑和数据的 Pythonic 方法，正是由于这些原因，Python 恰好成为数据科学、机器学习和人工智能的首选语言。学习 Python 很容易，但您可以花很多年的时间来提高您的技能并掌握该语言的核心机制，努力从初学者过渡到能够编写高效、可维护系统的专业人士。
考虑到这一点，今天我们将探讨每个 Python 开发人员的工具包中应具备的五个基本概念。
1. 列表推导式和生成器表达式
Python 以其可读性而闻名。列表推导式允许您用一行代码替换笨重的循环。然而，这里真正的优点是知道何时使用生成器表达式来节省内存。
笨拙的方式（For 循环）
让我们从低效、非Pythonic“笨拙”的做事方式开始：
数字 = 范围(1000000)
平方列表 = []
对于数字中的 n：
如果 n % 2 == 0：
squared_list.append(n ** 2)
Pythonic 方式（列表理解）现在让我们看一下解决同一任务的 Pythonic 方法：# 简洁、更快的执行squared_list = [n ** 2，如果 n % 2 == 0，则 n 为数字]# “必须知道”的转折点：生成器表达式# 如果你只需要迭代一次并且不需要内存中的整个列表：squared_gen = (n ** 2 for n in numeric if n % 2 == 0)输出：列表大小：4,167,352 字节生成器大小：200 字节这就是为什么这很重要，除了人们告诉你“Python 就是这样完成的”之外：列表推导式比 .append() 更快。生成器表达式（使用括号）是“惰性的”——它们一次生成一个项目，允许您处理大量数据集而不会耗尽系统内存。