Python List Comprehension

http://blog.chinaunix.net/uid-28631822-id-3488324.html 具体内容需要进一步学习 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoxuesheng993/p/10962961.html

Pure-Python engine 最近由于项目开发中发现python informixDB模块对多线程的支持非常不好,当开启两个线程同时连接informix数据库的时候,数据库会报错,显示SQL process正在进行当中,根据python 多线程的机制我们怀疑是连接数据库时,informix将两个线程的cursor识别为同一个,故数据库报错.通过python中multiprocess模块讲所有关于数据库的操作全部改为多进程. 但是这就带来另外一个问题,在之前多线程的情况下,项目中维护着一个

裁剪(求异) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json from os.path import realpath from shapely.geometry import MultiPolygon from shapely.geometry import asShape from shapely.wkt import dumps # define our files input and output locations i

列表推导(list comprehension)是个挺有意思的功能,应该是一个语法糖吧,列表推导这个名字大概是意译,不过list comprehension这个真不知道该怎么翻译. 列表推导是Python支持函数编程概念的一个例子. 列表推导的功能是减少代码书写量,可以省点事情,本来需要两行的,现在只需要一行. 比如说要对一个list中的所有数据都进行相同的处理,通常可以这么写: data=[1,2,3,4,5,6] result=[] for item in data: result.appe

python 使用lambda函数 学习资源 lambda函数学习 list comprehension 多维数组初始化 lambda 函数 Python 支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数.这些叫做 lambda 的函数,是从 Lisp 借用来的,可以用在任何需要函数的地方. def f(x): return x*2,用lambda函数来替换可以写成:g = lambda x: x*2`g(3)结果是6.(lambda x: x*2)(3)`也是同样的效果. 这是一个 lamb

介绍 我们在上一章学习了“Lambda 操作, Filter, Reduce 和 Map”, 但相对于map, filter, reduce 和lamdba, Guido van Rossum更喜欢用递推式构造列表(List comprehension).在这一章我们将会涵盖递推式构造列表(List comprehension)的基础功能. 递推式构造列表(List comprehension)是在Python 2.0中添加进来的.本质上,它是一种数学家用来实现众所周知标记集合的Python方式

九九乘法表作业其实有更简单的做法,就是用列表推导式. ----------------------------------------------------------------------------- Print below multiplication table:  1*1=1 1*2=2   2*2=4 1*3=3   2*3=6   3*3=9 1*4=4   2*4=8   3*4=12  4*4=16 1*5=5   2*5=10  3*5=15  4*5=20  5*5=2

在我们平时写代码中,肯定会遇到不少从一个列表向另一个列表进行转化的操作,以给列表中每个int元素+1为例,通常我们会用到一下3种方式: array = range(1000) # 循环 a = [] for i in array: a.append(i+1) #map函数 a = map(lambda x: x+1, array) #列表推导 a = [x+1 for x in array] 究竟以上三种写法有何差异,哪种写法最好,之前读google的代码规范说推荐第三种列表推导,那么为什么推荐

列表推导是为了减少将一个列表转换为另一个列表时所需要编写的代码的重复. 推到列表 将一个列表转换为另一个列表时需要做4件事 a,创建一个新列表来存放转换后的数据. b,迭代处理原列表中的各个数据项. c,每次迭代时完成转换. d,将转换后的数据追加到新列表. clean_mikey = [] for each_t in mikey: clean_mikey.append(转换函数(each_t)) clean_mikey = [处理函数(each_t) for each_t in mikey]