
Python编码时应该注意的几个情况
在编程过程中,多了解语言周边的一些知识,以及一些技巧,可以让你加速成为一个优秀的程序员。
对于Python程序员,你需要注意一下本文所提到的这些事情。你也可以看看Zen of Python(Python之禅),这里面提到了一些注意事项,并配以示例,可以帮助你快速提高。
1. 漂亮胜于丑陋
实现一个功能:读取一列数据,只返回偶数并除以2。下面的代码,哪个更好一些呢?
2. 记住Python中非常简单的事情
3. 不要使用可变对象作为默认值
这是因为当def声明被执行时,默认参数总是被评估。
4. 使用iteritems而不是items
5. 使用isinstance ,而不是type
原因可参阅:stackoverflow
注意我使用的是basestring 而不是str,因为如果一个unicode对象是字符串的话,可能会试图进行检查。例如:
这是因为在Python 3.0以下版本中,有两个字符串类型str 和unicode。
6. 了解各种容器
Python有各种容器数据类型,在特定的情况下,相比内置容器(如list 和dict ),这是更好的选择。
我敢肯定,大部分人不使用它。我身边一些粗心大意的人,一些可能会用下面的方式来写代码。
也有人会说下面是一个更好的解决方案:
更确切来说,应该使用collection 类型defaultdict。
其他容器:
namedtuple() # 工厂函数,用于创建带命名字段的元组子类
deque # 类似列表的容器,允许任意端快速附加和取出
Counter # dict子类,用于哈希对象计数
OrderedDict # dict子类,用于存储添加的命令记录
defaultdict # dict子类,用于调用工厂函数,以补充缺失的值
7. Python中创建类的魔术方法(magic methods)
__eq__(self, other) # 定义 == 运算符的行为
__ne__(self, other) # 定义 != 运算符的行为
__lt__(self, other) # 定义 < 运算符的行为
__gt__(self, other) # 定义 > 运算符的行为
__le__(self, other) # 定义 <= 运算符的行为
__ge__(self, other) # 定义 >= 运算符的行为
8. 必要时使用Ellipsis(省略号“...”)
Ellipsis 是用来对高维数据结构进行切片的。作为切片(:)插入,来扩展多维切片到所有的维度。例如:
>>> from numpy import arange
>>> a = arange(16).reshape(2,2,2,2)
# 现在,有了一个4维矩阵2x2x2x2,如果选择4维矩阵中所有的首元素,你可以使用ellipsis符号。
>>> a[..., 0].flatten()
array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# 这相当于
>>> a[:,:,:,0].flatten()
array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29