Pythonの神のようなアルゴリズム

今日は、非常に有名な Python の簡潔で効率的かつ便利なコードを見てみましょう。そのスタイルを見てみましょう。実際、それぞれのトピックについて詳しく説明すると、かなりのスペースが必要になるため、今日は簡単に見ていきましょう。

[[395145]]

これを読めば、初心者でもすぐに Python を好きになれると思います。

Python で最も簡潔で魔法のようなコードについて話す場合、リストの導出が最初にランクされるはずです。

これは、別のリストに基づいてリストを作成するための非常に簡潔な方法です。この種の表現はリスト内包表記と呼ばれます。

例1: リストから新しいリストを生成する

例 2 では、リスト内の一部の要素を次のようにフィルタリングすることもできます。

例 3: シーケンスの内容をループする必要がある場合は、それらを結合する関数を追加することもできます。

リスト導出の使い方を読んでみると、とても便利だと思いませんか？

通常、ファイルを処理するときは、まずファイルを開いて処理し、最後に閉じます。これはかなり面倒で、例外を防ぐために try/finally も使用する必要があります。多くの場合、ファイルの処理方法に集中しすぎて、ファイルを閉じることを忘れてしまいます。Python には非常に簡潔な方法があります。

通常のファイルオープンおよびクローズ処理:

with ステートメントの使い方は非常に簡単で、英語に少し似ています。with ステートメントを使用すると、書き込み操作が完了した後にファイルが自動的に閉じられるようになります。

実際、 with には多くの使用シナリオがあります。ファイルのクローズ以外にも、マルチスレッドでの使用におけるロック処理にもよく使用されます。今後の記事では、Python のマルチスレッドとマルチプロセスの使用について説明します。

with の使用法は、Python の本質を反映しています。つまり、面倒なタスクの一部を言語自体に任せ、開発者は問題を処理するロジックにのみ集中すればよいのです。

Python には、匿名関数 (つまり、関数名のない関数) と呼ばれる「遅延関数」があります。関数を渡すときに、関数を明示的に定義する必要がないこともあり、匿名関数を直接渡す方が便利な場合があります。
ラムダ (この名前は、実際にはハッカーが大好きな別の言語である LISP から借用したものです)。ラムダの一般的な形式は、キーワード lambda の後に 1 つ以上のパラメータ、コロン、式が続きます。
lambda arg1,agr2,...agrN: 引数を使って表現する

map() 関数を例にとると、リスト内の各要素の二乗を計算する場合は、それを匿名関数に直接渡すことができます。

 >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 [1、4、9、16、25、36、49、64、81]

比較すると、匿名関数 lambda x: x * x は実際には次のようになります。

定義f(x):
 x * xを返す

匿名関数を使用する利点は明らかです。

ジェネレーターは Python では理解しにくい概念です。ジェネレーターは Python で導入された 2 つの強力な機能の 1 つでもあります (もう 1 つの機能は何か想像してみてください。そうです、デコレータです)。

今日は、その簡単な例、フィボナッチ数列の実装を見てみましょう。

ジェネレータを使用する関数:

2 番目のメソッドのコードがはるかにシンプルになっているかどうかを確認してください。これが yield キーワードの魅力です。

関数定義に yield キーワードが含まれている場合、この関数は通常の関数ではなく、ジェネレーター関数になります。これを印刷して確認します。

印刷(fac2(10))
 >>><ジェネレータ オブジェクト fac2 ( 0x026958F0)>

ジェネレータ関数の実行フローは、通常の関数の実行フローとは大きく異なります。

関数は順番に実行され、return ステートメントまたは関数ステートメントの最後の行に到達すると戻ります。
ジェネレーターとなる関数は、対応する反復操作が実行されたときにのみ実行されます。通常は for と組み合わせて使用されます (sum()、list() と組み合わせても使用されます)。
next() が呼び出されるたびに実行され、yield ステートメントに遭遇すると戻ります。再度実行されると、前回戻った yield ステートメントから続行されます。

さて、上記は Python の非常に魔法のようなコードです。これらを読んだ後、Python がもっと好きになるのではないでしょうか。実際、シンプルさと効率性は Python の代名詞です。