相关疑难解决方法(0)

有什么不同？

元组/列表的优点/缺点是什么？

我越来越多地使用Python,并且我一直__all__在不同的__init__.py文件中看到变量集.有人可以解释这是做什么的吗？

在C中,我们可以找到的大小int,char等我想知道如何获得物体的大小就像一个字符串,整数,等在Python.

相关问题:Python列表(元组)中每个元素有多少字节？

我使用的XML文件包含指定值大小的大小字段.我必须解析这个XML并进行编码.当我想更改特定字段的值时,我将检查该值的大小字段.在这里,我想比较一下我输入的新值是否与XML中的值相同.我需要检查新值的大小.在字符串的情况下,我可以说它的长度.但是在int,float等的情况下我很困惑.

如果元组是不可变的,那为什么它可以包含可变项？

这似乎是一个矛盾,当一个可变项如列表被修改时,它所属的元组维持不可变.

检查字符串x是否为子串的Pythonic方法y是:

if x in y:

如果找到x就相当于a,b,c,d,e,f或g也是Python的:

if x in [a,b,c,d,e,f,g]:

但是,如果检查一些字符串x包含两种a,b,c,d,e,f或g看起来笨重:

if a in x or b in x or c in x or d in x or e in x or f in x or g in x

是否有更多Pythonic方法检查字符串是否x包含列表元素？ …

我刚读过"Dive into Python","元组比列表更快".

元组是不可变的,列表是可变的,但我不太明白为什么元组更快.

有没有人对此进行过性能测试？

我有点好奇知道为什么Django 1.9用设置,URL和其他配置文件中的lists []替换了元组()

我刚升级到Django 1.9并发现了这些变化.他们背后的逻辑是什么？

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles'
    ]

AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
    },
]


STATICFILES_DIRS = [
    os.path.join(BASE_DIR, 'static'),
]

urls.py

urlpatterns = [
    url(r'^', admin.site.urls),
]

这些变化有什么不同吗？

Python []是列表还是数组？
索引O(1)的访问时间是否像数组一样,O(n)是否像列表一样？
是将O(1)像列表一样追加/调整大小,还是像数组一样调整O(n),还是可以管理O(1)来访问和调整大小？

我在这里读到 Python中的数组访问速度非常慢.然而,当我使用字典(Python的字典假设非常快)和列表编写了一个递归的fibonacci过程的memoized版本时,它们有相同的时间.为什么是这样？

Python元组的访问时间是否比python列表快？

我有一个非常大的python脚本,200K,我想尽可能少使用内存.它看起来像:

# a lot of data structures
r = [34, 78, 43, 12, 99]

# a lot of functions that I use all the time
def func1(word):
    return len(word) + 2

# a lot of functions that I rarely use
def func1(word):
    return len(word) + 2


# my main loop
while 1:
   # lots of code
   # calls functions

如果我把我很少使用的函数放在模块中,并且只在必要时动态导入它们,我就无法访问数据.就我而言,这就是我的意思.

我是python的新手.

任何人都可以把我放在正确的道路上吗？如何打破这个大脚本,以便它使用更少的内存？是否值得将很少使用的代码放在模块中,只在需要时调用它们？

请考虑以下示例:

def main_list(error_type):

    try:
        if error_type == 'runtime':
            raise RuntimeError("list error")
        if error_type == 'valueerror':
            raise ValueError("list error")

    except [RuntimeError, ValueError] as e:
        print str(e)

def main_tuple(error_type):

    try:
        if error_type == 'runtime':
            raise RuntimeError("tuple error")
        if error_type == 'valueerror':
            raise ValueError("tuple error")

    except (RuntimeError, ValueError) as e:
        print str(e)


main_tuple('runtime')
main_tuple('valueerror')

main_list('runtime')
main_list('valueerror')

元组是处理多种异常类型的正确方法.使用多个异常类型的列表不会导致处理.

我想知道为什么Python语法需要多个异常类型的元组.该文件说,它使用一个元组,因此,也许它只是"从来就没有使用列表,而不是一个元组的实现."

对我来说似乎也是合理的,至少在概念上也可以在这种情况下使用列表.

有没有理由为什么Python使用元组而不是列表来处理这种情况？