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Python 中 globals() 和 locals() 函数对比详解

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简介:
本文深入解析了Python中globals()和locals()两个函数的功能、区别及应用场景,帮助读者掌握变量作用域的使用技巧。 本段落详细介绍了Python中的globals()和locals()函数,并通过示例代码进行了深入讲解。内容对于学习或工作中使用这些功能具有参考价值。需要了解相关内容的读者可以查阅这篇文章。

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  • Python globals() locals()
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  • Pythonrun()与start()的区别介绍
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    本篇文章深入探讨了Python多线程编程中的两个重要方法——`run()`和`start()`之间的区别及其应用场景。通过详细的解释帮助读者理解何时以及如何使用这两个函数,以实现更高效的程序设计。 `run()` 方法并不启动一个新线程,在主线程中调用的是普通函数。而 `start()` 方法用于创建和运行一个新的子线程,并且这个子线程的名字就是你在定义的时候指定的name值。因此,如果你想实现多线程的功能,必须使用 `start()` 方法。 例如:如果在代码里使用`run()`方法来启动一个新线程的话,打印出来的线程名会是MainThread(即主线程)。下面是具体的例子: ```python import threading, time def worker(): count = 1 while True: if count >= 4: break time.sleep(1) count += 1 print(thread name =, threading.current_thread().name) # 使用run()方法启动线程,打印出的线程名是MainThread。 t = threading.Thread(target=worker, name=MyThread) t.run() ```
  • Pythonpandas.read_excel
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    本文章详细介绍了Python中的pandas库里的read_excel函数,包括其参数设置、使用方法以及常见问题解答。适合初学者和进阶用户参考学习。 `pandas.read_excel`是Python数据分析库pandas中的一个关键函数,用于读取Excel文件并将其中的数据加载到DataFrame对象中,以便进行后续处理与分析。以下是该函数的详细解析: **参数解析:** 1. **io**: 指定输入的Excel文件路径或文件对象。它可以是一个字符串(表示本地路径或者URL)、file-like对象、`pandas.ExcelFile`实例或是xlrd workbook类型。 2. **sheet_name**: 定义要读取的工作表名称,可以是整数索引值(从0开始计数)或者是工作表的名称;默认为0。如果设置为None,则返回所有工作簿的数据结构。 3. **header**: 指定哪一行被用作列名,默认情况下第一行被视为列名(即header=0)。这个参数可以是一个整数值或列表,也可以是None值表示不使用任何行作为列标签,并且自动编号。 4. **skiprows**: 一个包含要跳过的行数的列表。例如,如果设置为[1]则会忽略第一行的数据。 5. **skip_footer**: 指定需要从文件底部跳过的行列数量,默认情况下不执行此操作(即值设为0)。 6. **index_col**: 如果指定,则该列将作为DataFrame对象的索引。可以是列名或其位置,也可以设置为None表示没有特定列为索引。 7. **names**: 包含新列名称的列表,用于替换原始文件中的现有标题行。 8. **parse_cols**: 选择要解析的具体列;可以通过提供整数位置或者直接指定列名来实现。如果不设定,则默认读取所有可用的数据列。 9. **parse_dates**: 如果设为True,函数将尝试自动识别并转换日期格式的单元格内容,默认情况下不执行这种操作(即值设为False)。 10. **date_parser**: 可以自定义一个用于解析特定日期格式的函数来处理相关数据列的内容。 11. **na_values**: 指定哪些字符串或数值应该被视为缺失值,并在读取时将其转换成NaN类型的数据表示形式。 通过这些丰富的参数配置,`pandas.read_excel`提供了极大的灵活性以满足不同场景下的需求,无论是在简单的数据导入操作还是复杂的日期解析任务中都能发挥重要作用。
  • Python 3 的 map filter
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    本篇文章详细介绍了Python 3中的map和filter函数,包括它们的基本概念、使用方法以及在编程实践中的应用场景。通过实例代码帮助读者深入理解这两个内置函数的功能及其灵活性,在处理列表和其他可迭代对象时提高效率与简洁性。 `map()` 函数可以对一个数据进行同等迭代操作。例如: 定义函数 `f(x)` 为返回值等于输入值的平方。 ```python def f(x): return x * x r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(r)) ``` `map()` 函数的第一个参数是函数本身,即 `f`。第二个参数是要操作的数据。 作为高阶函数,`map()` 把运算规则抽象了,因此不仅可以计算简单的 `f(x)=x^2` ,还可以计算任意复杂的函数。例如: ```python print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))) ``` 这段代码将列表中的所有数字转换为字符串。
  • Python Numpycumsum
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    本篇文章将详细介绍Python中Numpy库里的cumsum函数。我们将讲解其功能、参数设置及使用示例,并探讨该函数在数据处理中的应用场景。 `cumsum` 函数用于计算轴向元素的累加和,并返回一个由中间结果组成的数组。重点在于返回值是由各个步骤中的中间结果构成的新数组。 下面是在 Python 3.6 版本中运行成功的代码示例,定义了一个形状为 (2, 2, 3) 的三维数组: ```python import numpy as np arr = np.array([[[1, 2, 3], [8, 9, 12]], [[1, 2, 4], [2, 4, 5]]]) # 形状为 (2, 2, 3) print(arr.cumsum(0)) print(arr.cumsum(1)) ``` 这里展示了如何沿着不同轴计算累加和,输出结果会根据指定的轴方向给出中间步骤的结果。
  • Python的enumerate
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    本文详细介绍了Python编程语言中`enumerate()`函数的功能、语法及其应用。通过实例说明了如何使用此函数在循环遍历序列时同时获得元素索引和值,从而提高代码效率与可读性。 在Python编程语言中,`enumerate`函数是一个非常实用的内置函数,它允许程序员在遍历序列(如列表、元组或字符串)时同时获取元素的索引和对应的值。这个函数尤其适用于需要同时处理元素及其位置的情况,而无需手动维护计数器。 其原型如下: ```python enumerate(sequence, [start=0]) ``` `enumerate`的主要功能是将给定的序列转换成一个枚举对象,其中包含每项元素的索引(从指定值开始,默认为0)和对应的元素本身。这样,在每次迭代中都会返回一个包含索引和值的元组。 例如,如果你有一个包含字母的字符串: ```python s = string.ascii_lowercase ``` 你可以通过`enumerate`来获取每个字母及其相应的索引: ```python e = enumerate(s) print(list(e)) ``` 这将输出: ``` [(0, a), (1, b), (2, c), (3, d), ..., (25, z)] ``` 在Python 2.6之后,`enumerate`函数增加了`start`参数,使得用户可以自定义索引的起始值。例如,如果你想从1开始计数: ```python e = enumerate(s, start=1) print(list(e)) ``` 这将输出: ``` [(1, a), (2, b), (3, c), (4, d), ..., (26, z)] ``` 在某些场景中,`enumerate`特别有用。例如,在一个字符串中查找特定值的位置。以下是一个例子,它找到所有非零数字的索引和值: ```python def xread_line(line): return ((idx, int(val)) for idx, val in enumerate(line) if val != 0) print(list(xread_line(0001110101))) ``` 这将输出: ``` [(3, 1), (4, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1)] ``` `enumerate`函数是Python中处理序列的一种强大工具,它简化了在遍历过程中同时访问元素和其索引的操作。无论是在数据分析、文件处理还是其他需要跟踪元素位置的场景中,掌握并熟练使用`enumerate`都能提高代码的可读性和效率。
  • Python的map()
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    本篇文章将详细介绍Python编程语言中`map()`函数的使用方法、工作原理及其应用场景,帮助读者掌握如何高效地利用该函数处理数据。 `map()` 函数在算法题目里面经常出现,它可以对指定序列进行映射操作,并且在需要转换返回值的场景下非常有用。 使用 `map()` 可以将列表中的元素转为字符串形式,从而避免了用循环打印输出结果的传统做法。以下是 Python 3 中的一个示例: 另外,还可以利用匿名函数来计算幂运算: ```python map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) ``` `map()` 还可以用来格式化字符串的输出,例如: ```python name_list = {tony, cHarLIE, rachAEl} def format_name(s): ss = s[0:1].upper() + s[1:].lower() return ss print(list(map(format_name, name_list))) ``` 这段代码中,`format_name()` 函数将每个名字的第一个字母大写,其余小写。通过使用 `map()` 对集合中的所有元素进行格式化处理,并用 `list()` 将结果转换为列表形式输出。
  • OracleLAG与LEAD求同
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    本文深入探讨了在Oracle数据库中使用LAG和LEAD函数进行数据同比和环比分析的方法,帮助读者理解如何灵活运用这些窗口函数来优化数据分析。 Lag 和 Lead 函数可以在一次查询中获取同一字段的前N行数据和后N行值。这种操作可以通过对相同表进行表连接来实现,但使用 Lag 和 Lead 更高效。 代码如下: ```sql CREATE TABLE salaryByMonth ( employeeNo varchar2(20), yearMonth varchar2(6), salary number ); insert into SALARYBYMONTH (EMPLOYEENO, YEARMONTH, SALARY) values (1, 200805, 500); ```
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    本篇文章详细解析了Python中的zip()函数,并提供了多个实际应用示例。帮助读者全面掌握其用法与功能。 Python中的`zip()`函数是一个非常实用的内置工具,它允许我们将多个可迭代对象组合在一起,形成一个新的可迭代对象,该对象包含的是原可迭代对象对应位置的元素组合成的元组。下面将深入探讨`zip()`函数的用法、特点以及在不同场景下的应用。 1. **基本用法**: `zip()`函数接受一个或多个可迭代对象作为参数,如列表、元组、字符串等。它将这些可迭代对象中相同索引的元素打包成元组,并将所有元组组成一个列表返回。如果输入的可迭代对象长度不一致,结果列表的长度会与最短的对象相同。 2. **例子解析**: - **示例1**: ```python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print(list(xyz)) ``` 结果:`[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]` - **示例2**: 当输入的列表长度不同时,结果列表长度与最短的列表相同。 ```python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print(list(xy)) ``` 结果:`[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]` 3. **解压操作**: 使用星号操作符`*`,我们可以将`zip()`函数的结果解压回原来的列表。 ```python x, y = zip(*xy) print(list(x), list(y)) ``` 结果:`([1, 2, 3], [4, 5, 6])` 4. **for循环中的并行迭代**: `zip()`函数常与`for`循环一起使用,实现并行迭代。 ```python l1 = [2, 3, 4] l2 = [4, 5, 6] for x, y in zip(l1, l2): print(x, y, --, x * y) ``` 结果:`2 4 -- 8`, `3 5 -- 15`, `4 6 -- 24` 5. **单个列表的`zip()`操作**: 如果只有一个列表,`zip()`函数将每个元素单独打包。 ```python x = [1, 2, 3] zipped_x = zip(x) print(list(zipped_x)) ``` 结果:`[(1,), (2,), (3,)]` 6. **二维矩阵的行列互换**: `zip()`函数可以用于二维矩阵的行列互换,特别是与星号操作符配合使用。 ```python a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] transposed_a = zip(*a) print(list(transposed_a)) ``` 结果:`[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]` 7. **随机选取元素**: 结合`zip()`函数,我们可以以指定概率选择元素。 ```python import random def random_pick(seq, probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x < cumulative_probability: break return item abc = [a, b, c] probabilities = [0.1, 0.3, 0.6] for _ in range(15): print(random_pick(abc, probabilities)) ``` 总结来说,`zip()`函数在Python中扮演着重要的角色。无论是进行数据打包、并行迭代、矩阵变换还是概率选择,都提供了简洁而强大的解决方案。了解并熟练掌握`zip()`函数的用法,能显著提升Python编程的效率和代码的可读性。