Python Stack Beispiel
In Python können Sie die Liste verwenden, um den Stapel zu implementieren. 1. Verwenden Sie append (), um den Stapel zu drücken. Alle Vorgänge basieren am Ende, um die o (1) -Komplexität zu gewährleisten, und eignen sich für Funktionsaufrufe, Klassenanpassungen, DFs, Rückgängigeinträge und andere Szenarien.
Der Stapel in Python ist eine "Last in First Out" (LIFO, Last In First Out) Datenstruktur. Obwohl Python keinen speziellen integrierten Stack
Typ hat, können wir die grundlegenden Operationen des Stacks mit list
einfach implementieren: Push und Pop .

Hier ist ein einfaches Beispiel für Python -Stack -Nutzung:
✅ Verwenden Sie die Liste, um Stack zu implementieren
# Erstellen Sie einen leeren Stack = [] # Push - Verwenden Sie den append () method stack.append (10) Stack.Append (20) Stack.Append (30) print ("aktueller Stack:", Stack) # Ausgabe: [10, 20, 30] #POP-Use Die POP () -Methode (entfernen und geben Sie das letzte Element zurück) top_item = stack.pop () print ("beliebtes Element:", top_item) # output: 30 print ("aktueller Stack:", Stack) # Ausgabe: [10, 20] # Anzeigen das obere Element des Stapels (nicht gelöscht) Wenn Stack: print ("Top Element:", Stack [-1]) # Ausgabe: 20 # Bestimmen Sie, ob der Stapel leer ist. print ("Stack ist leer?", is_eMpty) # Ausgabe: Falsch
? ️ Zusammenfassung der gemeinsamen Stapeloperationen
arbeiten | Verfahren | veranschaulichen |
---|---|---|
Push (x) | stack.append(x) | Drücken Sie Element X auf die Oberseite des Stapels |
Pop() | stack.pop() | Entfernen Sie das obere Element des Stapels und geben Sie sie zurück. Ein Fehler wird gemeldet, wenn der Stapel leer ist. |
peek/top () | stack[-1] | Sehen Sie sich das obere Element des Stapels an, ohne ihn zu entfernen |
IS_EMPTY () | len(stack) == 0 | Stellen Sie fest, ob der Stapel leer ist |
Größe() | len(stack) | Holen Sie sich die Anzahl der Elemente im Stapel |
⚠️ HINWEIS: Stellen Sie bei Verwendung
pop()
sicher, dass der Stapel nicht leer ist, andernfalls wirdIndexError
geworfen. Sie können zuerst feststellen, ob es leer ist.
✅ Sicherer Stapelbetrieb (mit leerer Prüfung)
Def Safe_pop (Stack): Wenn nicht Stack: print ("Stack ist leer, Element kann nicht geknallt werden") keine zurückgeben return stack.pop () Def Safe_peek (Stack): Wenn nicht Stack: print ("Stack ist leer, kein Top -Element") keine zurückgeben Return Stack [-1] # Beispiel Stack = [1, 2, 3] print (safe_peek (stapel)) # output: 3 print (safe_pop (stack)) # output: 3 print (safe_pop (stack)) # output: 2 Druck (Stack) # Ausgabe: [1] print (safe_pop (stapel)) # output: 1 print (safe_pop (stapel)) # output: Der Stapel ist leer, Element kann nicht geknallt werden
? Optional: Einen Stapelklasse einkapseln
Wenn Sie möchten, dass der Code klarer und objektorientierter ist, können Sie eine Stack
zusammenfassen:
Klassenstapel: def __init __ (selbst): self.items = [] Def Push (Selbst, Element): self.Items.Append (Artikel) Def Pop (Selbst): Wenn nicht self.is_emppty (): return self.items.pop () IndexError erhöhen ("Pop aus leerem Stack") Def Peek (Selbst): Wenn nicht self.is_emppty (): Return self.items [-1] IndexError erhöhen ("Peek vom leeren Stack") Def is_empty (Selbst): Return len (self.items) == 0 Def Größe (Selbst): Return len (self.items) Def __str __ (Selbst): return str (self.items) # Beispiele verwenden S = Stack () S.Push (1) S.Push (2) S.Push (3) print ("Stack:", s) # [1, 2, 3] print ("top:", s.peek ()) # 3 print ("pop:", s.pop ()) # 3 print ("Stapelgröße:", S.Size ()) # 2
? Praktische Anwendungsszenarien
- Funktionsaufrufstack (automatische Wartung des Systems)
- Expressionsbewertung (wie Klammeranpassung)
- Tiefe erste Suche (DFS)
- Funktionsfunktion
- Browser -Rückknopf
Grundsätzlich ist das. Verwenden Sie list
, um einen einfachen und effizienten Stack zu erreichen, der für die meisten Szenarien geeignet ist. Solange Sie darauf achten, dass Sie nicht in die Mitte einfügen/löschen, und nur am Ende der Operation können Sie die Zeitkomplexität O (1) sicherstellen.

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Die Methode zum Ausfüllen von Excel -Daten in Webformulare mithilfe von Python lautet: Verwenden Sie zunächst Pandas, um Excel -Daten zu lesen und dann mit Selen das Browser zu steuern, um das Formular automatisch zu füllen und zu übermitteln. Zu den spezifischen Schritten gehören die Installation von Pandas, OpenPyxl- und Selenium -Bibliotheken, das Herunterladen des entsprechenden Browsertreibers, die Verwendung von Pandas zum Lesen von Namen, E -Mails, Telefon und anderen Feldern in der Datei data.xlsx, starten Sie den Browser über Selen, um das Ziel -Last zu erstellen. Wenn Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten, können Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten. Formieren und verarbeiten Sie alle Datenlinien in einer Schleife.

ClassMethodsinpythonarboundtotheClassandNottoinstances, die THEMTOBECALLED WITHOUT CREATEANOBJECT.1.Theyaredefinedused the@classMethoddecoratorandtakeClsastheFirstparameter, überlegt

Bei der Verarbeitung großer Datensätze, die den Speicher in Python überschreiten, können sie nicht gleichzeitig in RAM geladen werden. Stattdessen sollten Strategien wie Chunking -Verarbeitung, Festplattenspeicher oder Streaming eingesetzt werden. CSV -Dateien können in Stücken über Pandas 'Chunkize -Parameter und den verarbeiteten Block nach Block gelesen werden. Dask kann verwendet werden, um die Parallelisierungs- und Aufgabenplanung ähnlich wie die PANDAS -Syntax zur Unterstützung großer Speicherdatenoperationen. Schreiben Sie Generatorfunktionen, um die Zeile der Textdateien für Zeile zu lesen, um die Speicherverwendung zu reduzieren. Verwenden Sie das Parquet -Säulen -Speicherformat in Kombination mit Pyarrow, um bestimmte Spalten oder Zeilengruppen effizient zu lesen. Verwenden Sie das Memmap von Numpy zur Speicherkarte große numerische Arrays, um auf Datenfragmente bei Bedarf zuzugreifen, oder speichern Sie Daten in leichten Daten wie SQLite oder Duckdb.

Dieser Artikel enthält detaillierte Lösungen und Best Practices für das Problem, dass Datensatznamen mit Gruppennamen in Konflikten bei der Betrieb von HDF5 -Dateien mithilfe der H5PY -Bibliothek stehen. Der Artikel analysiert die Ursachen von Konflikten ausführlich und liefert Code -Beispiele, um zu zeigen, wie solche Probleme effektiv vermieden und behoben werden können, um das ordnungsgemäße Lesen und Schreiben von HDF5 -Dateien sicherzustellen. In diesem Artikel können die Leser die HDF5 -Dateistruktur besser verstehen und einen robusteren H5PY -Code schreiben.

Die Verwendung von Numpy -Arrays umfasst: 1. Erstellen von Arrays (z. B. Erstellen aus Listen, allen Nullen, allen Einsen und Bereichen); 2. Formoperationen (form, Transponierung); 3.. 4. Indexierung und Schneiden (eindimensionale und zweidimensionale Operationen); 5. Statistische Berechnungen (maximal, minimal, Mittelwert, Standardabweichung, Summierung und axiale Operationen); Diese Operationen sind effizient und benötigen keine Schleifen und sind für groß angelegte numerische Berechnungen geeignet. Schließlich müssen Sie mehr üben.

Python kann für die Börsenmarktanalyse und -vorhersage verwendet werden. Die Antwort lautet ja. Durch die Verwendung von Bibliotheken wie YFInance, Pandas zur Datenreinigung und Feature -Engineering, die Kombination von Matplotlib oder Seeborn zur visuellen Analyse und Verwendung von Modellen wie ARIMA, Zufallswald, Xgboost oder LSTM, um ein Vorhersagesystem aufzubauen, und die Bewertung der Leistung durch Backtesting zu bewerten. Schließlich kann die Anwendung mit Kolben oder Fastapi eingesetzt werden, aber der Unsicherheit der Marktprognosen, der Überanpassungsrisiken und der Transaktionskosten und dem Erfolg hängt von der Datenqualität, dem Modelldesign und den angemessenen Erwartungen ab.

asyncio.queue ist ein Warteschlangenwerkzeug für eine sichere Kommunikation zwischen asynchronen Aufgaben. 1. Der Produzent fügt Daten über AwaitQueue.put (Element) hinzu, und der Verbraucher verwendet AwaitQueue.get (), um Daten zu erhalten. 2. Für jeden Artikel, den Sie verarbeiten, müssen Sie Queue.task_done () anrufen, um auf Queue.join () zu warten, um alle Aufgaben zu erledigen. 3. Verwenden Sie keine als Endsignal, um den Verbraucher zu benachrichtigen, um zu stoppen. 4. Wenn mehrere Verbraucher mehrere Endsignale gesendet werden müssen oder alle Aufgaben bearbeitet wurden, bevor die Aufgabe abgesagt wird. 5. Die Warteschlange unterstützt die Einstellung der Maxsize -Grenzkapazität, die Einstellung und Erhalten von Vorgängen automatisch und blockiert die Ereignisschleife nicht, und das Programm übergeht schließlich CORD

Um Dateien und Verzeichnisse zu kopieren, bietet das Shutil -Modul von Python einen effizienten und sicheren Ansatz. 1. verwenden Sie Shutil.copy () oder Shutil.copy2 (), um eine einzelne Datei zu kopieren, die Metadaten behält; 2. Verwenden Sie Shutil.copyTree (), um das gesamte Verzeichnis rekursiv zu kopieren. Das Zielverzeichnis kann nicht im Voraus existieren, aber das Ziel kann durch DIRS_EXIST_OK = TRUE (Python3.8) existieren. 3.. Sie können bestimmte Dateien in Kombination mit Ignorierparametern und Shutil.ignore_Patterns () oder benutzerdefinierten Funktionen filtern. 4. Das Kopieren von Verzeichnissen erfordert nur OS.Walk () und OS.Makedirs ()
