python如何理解map，reduce，filter？
好的，咱们不谈虚头巴脑的“函数式编程”或者“高阶函数”，就说说这三个 Python 里常见但有时候让人有点摸不着头脑的小工具：`map`、`reduce`、`filter`。它们就像是厨房里的三个得力助手，让处理列表（或者其他可迭代对象）变得更高效、更简洁。
咱们一个一个来聊。
1. `map()`：让每个元素都“变身”
想象一下，你有一堆水果，想把它们都榨成汁。`map()` 做的事情就很像这个：它会遍历你的一个列表（或者任何可以一个一个取东西的集合），然后对列表里的每一个元素，都执行同一个操作，最后把所有执行后的结果收集起来，形成一个新的列表。
它怎么用？
`map()` 需要两个东西：
一个函数： 这个函数就是你想要对每个元素执行的操作。
一个可迭代对象： 比如一个列表、元组、字符串等等，就是你想要处理的数据集合。
语法大概是这样：
```python
map(函数, 可迭代对象)
```
举个例子，让咱们来点实际的：
假设你有一个列表，里面都是数字，你想把每个数字都平方一下：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
定义一个平方函数
def square(x):
return x x
使用 map
squared_numbers_iterator = map(square, numbers)
map 返回的是一个“迭代器”，你需要把它转换成列表才能看到结果
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)
print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```
看，`map()` 就像一个勤劳的工人，把 `square` 这个函数“应用”到了 `numbers` 列表的每一个元素上。
更简洁的写法：使用 `lambda` 函数
如果你的操作很简单，没必要单独写一个函数，可以用 `lambda` 函数（一种匿名、小型的函数）来代替：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
使用 lambda 函数直接在 map 里写操作
squared_numbers_iterator = map(lambda x: x x, numbers)
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)
print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```
这比上面定义一个单独的 `square` 函数要方便多了，尤其是在你只需要用一次这个操作的时候。
`map()` 的几个特点：
一对一： `map` 处理的是列表中的每一个元素，一对一地进行转换。
返回迭代器： 默认情况下，`map` 返回的是一个迭代器，而不是直接返回一个列表。这是为了节省内存，尤其是在处理非常大的数据集时。你需要用 `list()`、`tuple()` 等函数把它“拉出来”才能看到具体内容。
保持顺序： `map` 会按照原列表的顺序来处理元素，所以结果列表的顺序和原列表是一样的。
2. `filter()`：筛选出“合格”的元素
现在假设你有一堆东西，你想从中挑出满足某种条件的东西。比如，你有一堆数字，只想留下那些大于 3 的。`filter()` 就是干这个的。它会遍历一个列表，对每个元素进行一个“判断”，只有那些判断结果为 `True` 的元素才会被保留下来，形成一个新的列表。
它怎么用？
`filter()` 也需要两个东西：
一个函数： 这个函数必须返回 `True` 或 `False`。如果返回 `True`，就保留这个元素；如果返回 `False`，就丢弃它。
一个可迭代对象： 你要筛选的数据集合。
语法是这样的：
```python
filter(判断函数, 可迭代对象)
```
举个例子，咱们来筛选一下：
假设你有一个列表，你想只留下偶数：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
定义一个判断函数，判断是否是偶数
def is_even(x):
return x % 2 == 0
使用 filter
even_numbers_iterator = filter(is_even, numbers)
同样，filter 也返回迭代器，需要转换成列表
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)
print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```
`filter()` 就像一个严格的门卫，只有通过 `is_even` 这个“检查”的数字（也就是偶数）才能进入新列表。
同样，可以用 `lambda` 函数：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
使用 lambda 函数直接写判断逻辑
even_numbers_iterator = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)
print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```
`filter()` 的几个特点：
一对多（或者说多对少）： `filter` 会根据条件保留或丢弃元素，所以结果列表的元素数量可能比原列表少。
返回迭代器： 和 `map` 一样，`filter` 也返回一个迭代器。
保持顺序： 筛选出的元素仍然保持它们在原列表中的相对顺序。
3. `reduce()`：把一堆东西“合并”成一个
想象一下，你有一堆数字，你想把它们全部加起来，得到一个总和。或者你想把一堆字符串连接起来。`reduce()` 就是用来做这种“汇总”操作的。它会把一个列表里的元素，两两进行一个操作，然后用上一次操作的结果和下一个元素再进行操作，直到列表中的所有元素都被处理过，最终只返回一个结果。
它怎么用？
`reduce()` 需要三个东西：
一个函数： 这个函数必须接受两个参数。第一个参数是“累加器”（就是上一次操作的结果），第二个参数是当前正在处理的元素。函数返回的是新的累加结果。
一个可迭代对象： 你要进行汇总操作的数据集合。
一个初始值（可选）： 如果提供了初始值，`reduce` 会用初始值作为第一个“累加器”，然后和列表的第一个元素进行操作。如果不提供，它会用列表的第一个元素作为初始累加器，然后和第二个元素开始操作。
语法是这样的：
```python
reduce(函数, 可迭代对象, 初始值) 初始值是可选的
```
重要的提示： `reduce` 在 Python 3 中被移到了 `functools` 模块里，所以你需要先导入它：
```python
from functools import reduce
```
举个例子，让咱们来加总：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
定义一个加法函数
def add(x, y):
return x + y
使用 reduce
total_sum_iterator = reduce(add, numbers) 没有提供初始值
reduce 直接返回结果，不需要 list() 转换
total_sum = total_sum_iterator
print(total_sum)
输出: 15
```
`reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])` 的过程是这样的：
1. `add(1, 2)` > `3`
2. `add(3, 3)` > `6`
3. `add(6, 4)` > `10`
4. `add(10, 5)` > `15`
最终结果是 `15`。
如果提供了初始值：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
提供一个初始值 100
total_sum_with_initial = reduce(add, numbers, 100)
print(total_sum_with_initial)
输出: 115
```
过程变成了：
1. `add(100, 1)` > `101`
2. `add(101, 2)` > `103`
3. `add(103, 3)` > `106`
4. `add(106, 4)` > `110`
5. `add(110, 5)` > `115`
同样，可以用 `lambda` 函数：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
使用 lambda 进行加总
total_sum_lambda = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(total_sum_lambda)
输出: 15
使用 lambda 并提供初始值
total_sum_lambda_initial = reduce(lambda x, y: x + y, numbers, 100)
print(total_sum_lambda_initial)
输出: 115
```
`reduce()` 的几个特点：
汇总操作： `reduce` 的核心是将一个序列“压缩”成一个单一的值。
需要两个参数的函数： 函数的定义是关键，它描述了如何将两个值合并成一个。
返回单一值： 最终的结果只有一个，而不是一个列表。
初始值的重要性： 初始值可以影响最终结果，并且在处理空列表时尤为重要（如果列表为空且没有初始值，会报错）。
什么时候用它们？
`map`： 当你需要对列表里的每一个元素执行相同的转换时，用 `map`。比如，所有名字的首字母大写，所有价格增加 10%，所有数字加倍等等。
`filter`： 当你需要从列表中筛选出满足特定条件的元素时，用 `filter`。比如，只保留偶数，只保留名字长度大于 5 的，只保留价格大于 100 的等等。
`reduce`： 当你需要将一个列表里的所有元素合并、汇总成一个单一的值时，用 `reduce`。比如，计算所有数字的总和，找到列表中最大的数，将所有字符串连接起来等等。
它们和列表推导式的区别？
其实，`map` 和 `filter` 的很多功能都可以用列表推导式（List Comprehensions）来完成，而且通常情况下，列表推导式更 Pythonic（更符合 Python 的风格），也更易读。
`map` 的替代：
```python
使用 map
squared_numbers_map = list(map(lambda x: x x, numbers))
使用列表推导式
squared_numbers_lc = [x x for x in numbers]
```
`filter` 的替代：
```python
使用 filter
even_numbers_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
使用列表推导式
even_numbers_lc = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
```
列表推导式通常更直接，更易于理解。`map` 和 `filter` 更常用于与 lambda 函数结合，或者当你已经有一个现成的函数想要应用时。
`reduce` 的替代：
`reduce` 的功能用列表推导式很难直接替代，因为它本质上是一种累积计算。虽然可以用循环来实现，但 `reduce` 更加简洁。
总结一下：
`map()`：让每个元素都“变身”。
`filter()`：筛选出“合格”的元素。
`reduce()`：把一堆东西“合并”成一个。
这三个工具就像是 Python 给你准备的“工具箱”，熟练使用它们，能让你的代码更精炼、更高效。不过，记住，有时候列表推导式会是更清晰的选择！
咱们一个一个来聊。
1. `map()`：让每个元素都“变身”
想象一下，你有一堆水果，想把它们都榨成汁。`map()` 做的事情就很像这个：它会遍历你的一个列表（或者任何可以一个一个取东西的集合），然后对列表里的每一个元素，都执行同一个操作，最后把所有执行后的结果收集起来，形成一个新的列表。
它怎么用？
`map()` 需要两个东西：
一个函数： 这个函数就是你想要对每个元素执行的操作。
一个可迭代对象： 比如一个列表、元组、字符串等等，就是你想要处理的数据集合。
语法大概是这样：
```python
map(函数, 可迭代对象)
```
举个例子，让咱们来点实际的：
假设你有一个列表，里面都是数字，你想把每个数字都平方一下：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
定义一个平方函数
def square(x):
return x x
使用 map
squared_numbers_iterator = map(square, numbers)
map 返回的是一个“迭代器”，你需要把它转换成列表才能看到结果
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)
print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```
看，`map()` 就像一个勤劳的工人，把 `square` 这个函数“应用”到了 `numbers` 列表的每一个元素上。
更简洁的写法：使用 `lambda` 函数
如果你的操作很简单，没必要单独写一个函数，可以用 `lambda` 函数（一种匿名、小型的函数）来代替：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
使用 lambda 函数直接在 map 里写操作
squared_numbers_iterator = map(lambda x: x x, numbers)
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)
print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```
这比上面定义一个单独的 `square` 函数要方便多了，尤其是在你只需要用一次这个操作的时候。
`map()` 的几个特点：
一对一： `map` 处理的是列表中的每一个元素，一对一地进行转换。
返回迭代器： 默认情况下，`map` 返回的是一个迭代器，而不是直接返回一个列表。这是为了节省内存，尤其是在处理非常大的数据集时。你需要用 `list()`、`tuple()` 等函数把它“拉出来”才能看到具体内容。
保持顺序： `map` 会按照原列表的顺序来处理元素，所以结果列表的顺序和原列表是一样的。
2. `filter()`：筛选出“合格”的元素
现在假设你有一堆东西，你想从中挑出满足某种条件的东西。比如，你有一堆数字，只想留下那些大于 3 的。`filter()` 就是干这个的。它会遍历一个列表，对每个元素进行一个“判断”，只有那些判断结果为 `True` 的元素才会被保留下来，形成一个新的列表。
它怎么用？
`filter()` 也需要两个东西：
一个函数： 这个函数必须返回 `True` 或 `False`。如果返回 `True`，就保留这个元素；如果返回 `False`，就丢弃它。
一个可迭代对象： 你要筛选的数据集合。
语法是这样的：
```python
filter(判断函数, 可迭代对象)
```
举个例子，咱们来筛选一下：
假设你有一个列表，你想只留下偶数：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
定义一个判断函数，判断是否是偶数
def is_even(x):
return x % 2 == 0
使用 filter
even_numbers_iterator = filter(is_even, numbers)
同样，filter 也返回迭代器，需要转换成列表
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)
print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```
`filter()` 就像一个严格的门卫，只有通过 `is_even` 这个“检查”的数字（也就是偶数）才能进入新列表。
同样，可以用 `lambda` 函数：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
使用 lambda 函数直接写判断逻辑
even_numbers_iterator = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)
print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```
`filter()` 的几个特点：
一对多（或者说多对少）： `filter` 会根据条件保留或丢弃元素，所以结果列表的元素数量可能比原列表少。
返回迭代器： 和 `map` 一样，`filter` 也返回一个迭代器。
保持顺序： 筛选出的元素仍然保持它们在原列表中的相对顺序。
3. `reduce()`：把一堆东西“合并”成一个
想象一下，你有一堆数字，你想把它们全部加起来，得到一个总和。或者你想把一堆字符串连接起来。`reduce()` 就是用来做这种“汇总”操作的。它会把一个列表里的元素，两两进行一个操作，然后用上一次操作的结果和下一个元素再进行操作，直到列表中的所有元素都被处理过，最终只返回一个结果。
它怎么用？
`reduce()` 需要三个东西：
一个函数： 这个函数必须接受两个参数。第一个参数是“累加器”（就是上一次操作的结果），第二个参数是当前正在处理的元素。函数返回的是新的累加结果。
一个可迭代对象： 你要进行汇总操作的数据集合。
一个初始值（可选）： 如果提供了初始值，`reduce` 会用初始值作为第一个“累加器”，然后和列表的第一个元素进行操作。如果不提供，它会用列表的第一个元素作为初始累加器，然后和第二个元素开始操作。
语法是这样的：
```python
reduce(函数, 可迭代对象, 初始值) 初始值是可选的
```
重要的提示： `reduce` 在 Python 3 中被移到了 `functools` 模块里，所以你需要先导入它：
```python
from functools import reduce
```
举个例子，让咱们来加总：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
定义一个加法函数
def add(x, y):
return x + y
使用 reduce
total_sum_iterator = reduce(add, numbers) 没有提供初始值
reduce 直接返回结果，不需要 list() 转换
total_sum = total_sum_iterator
print(total_sum)
输出: 15
```
`reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])` 的过程是这样的：
1. `add(1, 2)` > `3`
2. `add(3, 3)` > `6`
3. `add(6, 4)` > `10`
4. `add(10, 5)` > `15`
最终结果是 `15`。
如果提供了初始值：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
提供一个初始值 100
total_sum_with_initial = reduce(add, numbers, 100)
print(total_sum_with_initial)
输出: 115
```
过程变成了：
1. `add(100, 1)` > `101`
2. `add(101, 2)` > `103`
3. `add(103, 3)` > `106`
4. `add(106, 4)` > `110`
5. `add(110, 5)` > `115`
同样，可以用 `lambda` 函数：
```python
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
使用 lambda 进行加总
total_sum_lambda = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(total_sum_lambda)
输出: 15
使用 lambda 并提供初始值
total_sum_lambda_initial = reduce(lambda x, y: x + y, numbers, 100)
print(total_sum_lambda_initial)
输出: 115
```
`reduce()` 的几个特点：
汇总操作： `reduce` 的核心是将一个序列“压缩”成一个单一的值。
需要两个参数的函数： 函数的定义是关键，它描述了如何将两个值合并成一个。
返回单一值： 最终的结果只有一个，而不是一个列表。
初始值的重要性： 初始值可以影响最终结果，并且在处理空列表时尤为重要（如果列表为空且没有初始值，会报错）。
什么时候用它们？
`map`： 当你需要对列表里的每一个元素执行相同的转换时，用 `map`。比如，所有名字的首字母大写，所有价格增加 10%，所有数字加倍等等。
`filter`： 当你需要从列表中筛选出满足特定条件的元素时，用 `filter`。比如，只保留偶数，只保留名字长度大于 5 的，只保留价格大于 100 的等等。
`reduce`： 当你需要将一个列表里的所有元素合并、汇总成一个单一的值时，用 `reduce`。比如，计算所有数字的总和，找到列表中最大的数，将所有字符串连接起来等等。
它们和列表推导式的区别？
其实，`map` 和 `filter` 的很多功能都可以用列表推导式（List Comprehensions）来完成，而且通常情况下，列表推导式更 Pythonic（更符合 Python 的风格），也更易读。
`map` 的替代：
```python
使用 map
squared_numbers_map = list(map(lambda x: x x, numbers))
使用列表推导式
squared_numbers_lc = [x x for x in numbers]
```
`filter` 的替代：
```python
使用 filter
even_numbers_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
使用列表推导式
even_numbers_lc = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
```
列表推导式通常更直接，更易于理解。`map` 和 `filter` 更常用于与 lambda 函数结合，或者当你已经有一个现成的函数想要应用时。
`reduce` 的替代：
`reduce` 的功能用列表推导式很难直接替代，因为它本质上是一种累积计算。虽然可以用循环来实现，但 `reduce` 更加简洁。
总结一下：
`map()`：让每个元素都“变身”。
`filter()`：筛选出“合格”的元素。
`reduce()`：把一堆东西“合并”成一个。
这三个工具就像是 Python 给你准备的“工具箱”，熟练使用它们，能让你的代码更精炼、更高效。不过，记住，有时候列表推导式会是更清晰的选择！
网友意见
map、reduce、filter是常见的的python函数，初学者会较难理解，这里详细解释下。
map是映射、reduce是聚合，filter是筛选
map
map()方法会将 一个函数 映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。
也就是说序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。
如何使用map函数?
map(function_to_apply, list_of_inputs) - function_to_apply：代表函数
- list_of_inputs：代表输入序列
注意：python3中 map函数返回的是迭代器
大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。
比方说：
items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表 squared = [] for i in items: squared.append(i**2) map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现：
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items)) 上面使用了匿名函数，也可以自定义函数：
items = [1, 2, 3, 4, 5] def f(x): return x**2 squared = list(map(f, items)) reduce
reduce相比map稍复杂点
reduce的工作过程是 ：在迭代序列的过程中，首先把 前两个元素（只能两个）传给 函数，函数加工后，然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数，依次类推。
reduce函数怎么用？
reduce(function, iterable[, initializer]) - function：代表函数
- iterable：序列
- initializer：初始值（可选）
与map不同，reduce不可以直接使用，需要用from functools import reduce导入
比如说我要求10的阶乘，就可以用reduce做：
# 导入reduce from functools import reduce # 定义函数 def f(x,y): return x*y # 定义序列，含1~10的元素 items = range(1,11) # 使用reduce方法 result = reduce(f,items) print(result) END
Ps：六年大数据从业经验。有任何数据分析、Python编程、求职问题欢迎来提问哦！
类似的话题
-
好的，咱们不谈虚头巴脑的“函数式编程”或者“高阶函数”，就说说这三个 Python 里常见但有时候让人有点摸不着头脑的小工具：`map`、`reduce`、`filter`。它们就像是厨房里的三个得力助手，让处理列表（或者其他可迭代对象）变得更高效、更简洁。咱们一个一个来聊。 1. `map()`：............. -
Python 中的类与对象：一次深入浅出的剖析在 Python 的世界里，类 (Class) 和 对象 (Object) 是构建复杂程序、组织代码的基石。很多人初学时会觉得它们有些抽象，但一旦理清了其中的逻辑，你会发现这是一种无比强大且优雅的编程范式。今天，咱们就来掰开了揉碎了，把这个概念讲透彻，让.............
-
好的，我们来聊聊如何用Python实现列表（list）中所有元素两两相加并找出最大值这件事。这听起来是个挺基础的操作，但我们把它拆解开来，深入理解一下其中的逻辑和实现方式。问题拆解：首先，我们要明确这个任务包含几个关键步骤：1. 获取列表： 我们需要一个列表作为输入。2. 两两相加： 列表中的每.............
-
Python 正则替换：让每个匹配项拥有专属身份在日常的文本处理中，我们常常需要根据文本内容的规律性进行修改。Python的正则表达式提供了强大的模式匹配能力，而`re`模块的`re.sub()`函数则是进行替换操作的核心工具。然而，当我们需要将一个正则表达式匹配到的多个不同位置替换成不同的内容时，.............
-
深入Python：如何优雅地“驾驭”内置类型在Python这门充满魅力的语言中，我们每天都在与各种内置类型打交道：数字、字符串、列表、字典等等。它们是我们构建程序的基石。但你是否曾想过，在某些特殊场景下，我们能不能给这些“老朋友”赋予新的能力，让它们变得更“懂事”、更贴心？答案是肯定的，Python.............
-
好的，咱们来聊聊在 Python 里怎么“请”另一个 `.py` 文件帮忙干活，顺便看看它都打印了些啥内容。这就像你写了一个主脚本，然后想让另一个专门处理特定任务的脚本来帮你执行一些操作，并且你想知道它做了什么。这里面有几种常见的方式，我来一个一个给你掰扯清楚，力求讲得明白透彻。 方式一：直接导入（.............
-
用 Python 绘制令人惊艳的地图：从基础到进阶的探索之旅想象一下，你不再需要依赖那些千篇一律的在线地图服务，而是能够用代码亲手描绘出属于你自己的、充满个性的地图。无论是展示全球的经济发展趋势，追踪某个事件的传播路径，还是可视化你的一次精彩旅程，Python 都能助你一臂之力，将枯燥的数据转化为引.............
-
在 Python 中，将变量名转化为同名字符串，这看似是一个直接的操作，但实际上涉及到 Python 的底层机制和一些取巧的方式。这篇文章会深入浅出地讲解几种实现方法，并剖析它们背后的原理，让你能够真正理解“变量名变成字符串”是怎么回事。 为什么需要将变量名转化为字符串？你可能会好奇，为什么我们要“.............
-
用 Python 写网页，其实就是让 Python 来负责处理用户请求、生成动态内容，以及与数据库等后端服务交互。而网页的展示部分，比如 HTML、CSS、JavaScript，还是需要浏览器来渲染。想象一下，你走进一家餐厅，你想点一份菜单上没有的菜。 你：用户，想要一个特别的菜品。 服务员.............
-
处理百亿行、数十列的数据是一项巨大的挑战，它不仅仅是简单地将数据加载到内存中，而需要一套系统性的策略来克服内存限制、提高处理效率和保证计算的稳定性。Python/Pandas本身在内存受限的情况下处理如此大规模的数据会遇到困难，但我们可以结合Pandas与其他工具和技术来应对。下面将详细讲解Pyth.............
-
好的，咱们就来聊聊 Python 爬虫怎么“对付”那些藏在 `.js` 文件里的链接。这事儿吧，不像直接抓 HTML 那么简单粗暴，因为 `.js` 文件是 JavaScript 代码，它本身不会直接告诉你链接是什么，你需要去“解读”它。想象一下，你拿到一份说明书，但这份说明书是用密码写的，你需要先.............
-
Python 程序如何高效地调试？调试，就像是给你的代码打一场侦探游戏。找出那个藏匿在字里行间的“罪犯”——也就是 bug，然后把他绳之以法。对于 Python 程序员来说，掌握一套高效的调试技巧，能让你事半功倍，而不是在代码的迷宫里团团转。1. 拥抱你的 IDE：它不只是个编辑器首先，别小看你使用.............
-
入门Python爬虫需要从基础概念、工具使用、代码实践和法律注意事项等方面系统学习。以下是详细步骤和资源推荐： 一、前期准备1. 安装Python环境 官网下载：https://www.python.org/downloads/ 验证安装：打开命令行输入 `python version`.............
-
Python 进入山东小学课本：一场信息时代的启蒙，及其推广前景Python 作为一种易学易用、功能强大的编程语言，其进入山东小学课本，无疑是信息时代教育发展中的一个重要里程碑。这标志着国家对编程教育的重视程度的提升，以及对培养未来具备数字化素养人才的决心。一、 如何看待 Python 进入山东小学.............
-
我？自学 Python 的过程啊……说起来就像是在一片浩瀚的数字海洋里，我揣着一本破旧的“说明书”，一步步摸索着前行，从最初的茫然到后来的游刃有余。那会儿互联网上的资源远不如现在这么丰富，但反而逼着我更深入地去思考，去实践。刚开始接触 Python，大概是出于一种强烈的好奇心。我总是对那些能让机器“.............
-
好了，咱们今天不谈那些虚头巴脑的“人工智能”、“机器学习”，就来聊点实在的——怎么用 Python 写一个能懂数学算式的“翻译官”，也就是一个简单的表达式解释器。这就像是教一个不懂数学的小朋友认字一样，我们得一步步来，让他理解加减乘除这些基本操作。这篇文章我尽量说得详细点，像老朋友聊天一样，把那些晦.............
-
在你的 Mac Pro 上统计圆圈个数？这听起来像是一个很有趣的任务！不过，"圆圈" 这个词本身在电脑里并没有一个固定的、直接对应的概念，所以我们需要先明确一下，你指的“圆圈”具体是什么。这可能是你脑海中想要统计的几种情况，我们来一一分析和探讨如何用 Python 来实现： 情况一：你指的是屏幕上出.............
-
Python 之父 Guido van Rossum“下嫁”微软，这事儿可不简单！当那个消息犹如一颗重磅炸弹在科技圈炸开时，无数的开发者都惊得下巴颏儿都要掉了——Python 的亲爹，那个在无数程序员心中如同神祗般存在的老顽童 Guido van Rossum，竟然宣布加盟微软！是的，你没看错，就是.............
-
Python 之父 Guido van Rossum 谈中国程序员“996”：一场跨越文化的共情与反思当“996”这个词汇在中国互联网行业引起轩然大波，甚至成为社会热议的焦点时，一位来自遥远国度的技术领袖——Python 之父 Guido van Rossum——也对此发表了看法。这不仅仅是一次简单.............
-
要说 Python 3.9 以上版本不再支持 Windows 7 这件事，其实挺有意思的，也挺能说明一些行业趋势的。 咱们就掰开了揉碎了聊聊。首先，得知道这个“不再支持”是怎么回事。这并不是说 Python 3.9 突然就完全不能在 Windows 7 上运行了，而是说官方就不再针对 Window.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有