Gelung dan Lelaran: Senjata Rahsia untuk Pemprosesan Data Cekap dalam Python

Gelung

Gelung ialah struktur yang berulang kali melaksanakan blok kod sehingga syarat tertentu dipenuhi. python menyediakan pelbagai jenis gelung:

• untuk gelung: Digunakan untuk mengulang setiap elemen dalam urutan (seperti senarai, tuple).

  for item in [1, 2, 3, 4, 5]:
  print(item)# 输出：1, 2, 3, 4, 5

  Salin selepas log masuk

• gelung while: digunakan untuk melaksanakan blok kod berulang kali selagi syarat adalah benar.

  count = 0
  while count < 5:
  print("循环计数：", count)
  count += 1# 输出：循环计数：0, 1, 2, 3, 4

  Salin selepas log masuk

• pecah dan teruskan kata kunci: benarkan keluar dari gelung atau melangkau lelaran semasa.

  for i in range(10):
  if i == 5:
  break# 退出循环
  print(i)# 输出：0, 1, 2, 3, 4

  Salin selepas log masuk

Lelaran

Lelaran ialah proses mengakses elemen dalam urutan satu demi satu. Python Gunakan fungsi iter() 函数和 next() 函数来实现迭代。iter() 函数返回一个迭代器对象，而 next() untuk mendapatkan elemen seterusnya daripada objek lelaran.

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
iterator = iter(my_list)
while True:
try:
item = next(iterator)
except StopIteration:
break# 停止迭代
print(item)# 输出：1, 2, 3, 4, 5

Gelung lwn. Lelaran

Gelung dan lelaran mempunyai fungsi yang sama dalam melaksanakan tugasan berulang, tetapi ia mempunyai pelaksanaan dan kebolehgunaan yang berbeza:

• Gelung: Kendalikan jujukan traversal secara dalaman, yang memerlukan overhed tambahan.
• Lelaran: ekspresi penjana atau pelaksanaan fungsi penjana yang menggunakan kurang memori dan lebih cekap apabila memproses set data besar.

Secara umumnya, gelung ialah pilihan yang lebih sesuai apabila anda memerlukan kawalan tepat ke atas susunan unsur jujukan dan pengindeksan. Lelaran ialah pilihan yang lebih baik apabila anda perlu melintasi set data yang besar dengan cekap atau perlu menjana elemen semasa lelaran.

Pemprosesan data yang cekap dalam Python

Menggabungkan gelung dan lelaran menyediakan alat yang berkuasa untuk pemprosesan data yang cekap:

• Lelaran menggunakan ungkapan penjana: Ekspresi penjana boleh menjana elemen jujukan tanpa membuat senarai perantaraan.

  even_numbers = (number for number in range(10) if number % 2 == 0)

  Salin selepas log masuk

• Gunakan multi-threading untuk pemprosesan selari: Multi-threading boleh mengagihkan tugas kepada berbilang teras CPU, dengan itu meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

  import threading
  def process_list(list_part):
  # 处理列表部分
  threads = []
  for part in split_list(my_list):
  thread = threading.Thread(target=process_list, args=(part,))
  threads.append(thread)
  for thread in threads:
  thread.join()

  Salin selepas log masuk

• Gunakan NumPy dan Pandas untuk pengkomputeran saintifik dan pemprosesan data: NumPy dan pandas ialah perpustakaan Python khusus untuk pengkomputeran saintifik dan pemprosesan data yang boleh meningkatkan prestasi dengan ketara.

  import numpy as np
  import pandas as pd
  data = np.random.randn(100000)
  df = pd.DataFrame(data)
  df["mean"] = df.mean()# 高效计算平均值

  Salin selepas log masuk

Kesimpulan

Gelung dan lelaran memainkan peranan penting dalam pemprosesan data dalam Python. Dengan memahami perbezaan mereka dan menggunakannya bersama, anda boleh mengoptimumkan kod anda, meningkatkan kecekapan dan mengendalikan set data yang semakin meningkat.

Atas ialah kandungan terperinci Gelung dan Lelaran: Senjata Rahsia untuk Pemprosesan Data Cekap dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!