李晓丽

知道这8个Python小细节,你会在大数据领域事半功倍

李晓丽 IT技术 2018-06-22 浏览

  据台州IT网(www.tzit.net)消息,

  学习数据科学的过程,从来就不是一帆风顺的。在写代码的时候,你是否也经常不得不反复搜索同一个问题,同一个概念,甚至同一个语法结构的特性呢?对,你不是一个人在战斗。

  我也一直在同样的情况里挣扎着。

  虽然遇到问题上 StackOverflow 搜一搜是相当正常的,但比起切实掌握理解语言特性的情况,不断重复的遇到问题+搜来搜去,会严重拖慢你的速度。

  如今,无穷无尽的免费资源时时刻刻充斥着互联网,一搜即得。然而,对初学者,这既是一种祝福,也是一个诅咒。如果不经过有效管理,过度依赖网络资源会让你养成糟糕的习惯,从长远上影响了你的成长。

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  拿我自己来说,我常常从许多内容差不多的帖子里复制代码下来使用,而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念,以便下次能自己写出需要的代码。

  这是个懒办法,虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题,但从长远上看,这个做法会严重影响你的成长,破坏你的创造性,并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的)。

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  为了进一步巩固我自己对这些概念的理解,也为了帮大家节省一下每次上网搜索的时间,我在这里整理了一下自己使用 Python、NumPy 和 Pandas 时遇到的一些常见的小问题,希望对你有帮助。

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  只要一行代码的列表生成器

  假如每次你想要生成个列表,都要写个循环,是不是很烦呢?好在 Python 已经有一个内建方法,只要一行代码就能搞定这个问题。如果你不熟悉这个语法,可能理解起来会有点难度,不过一旦你习惯这个技术之后,你一定会爱不释手的!

  动图:如何将一个循环改成列表生成式(来源:Trey Hunner )

  上面这个动图就是一个很好的例子,原来的代码就是采用 for 循环生成列表的方法,而图上一步一步将它改造成了一个只有一行代码的列表生成式,再也不用循环啦。是不是很简洁?

  下面是另外一个对比范例:

  

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