我最近阅读了建议不要在支持它的语言中使用switch-case语句的问题。就Python而言，我已经看到了许多switchcase替换，例如:使用字典(许多变体)使用元组使用函数装饰器(http://code.activestate.com/recipes/440499/)使用多态(推荐方法而不是类型检查对象)使用if-elif-else阶梯甚至有人推荐了访问者模式(可能是外部的)鉴于选项的多样性，我在决定对特定代码段执行什么操作时有些困难。我想了解在一般情况下选择其中一种方法而不是另一种方法的标准。此外，如果我无法做出决定(附上对选择的解释)，我将不胜感激有关如何处理的建议。具体问题
如下两种的表达效果是一样方法一：selecttm,count(tm)astimesfrom(selectcasewhensingle_times='1'then'one_time'whensingle_times='2'then'two_time'whensingle_times='3'then'three_time'whensingle_times='4'then'four_time'whensingle_times='5'then'five_time'else'more_five'endastmfrom(selectcount(userid)single_timesfromtestwher
如下两种的表达效果是一样方法一：selecttm,count(tm)astimesfrom(selectcasewhensingle_times='1'then'one_time'whensingle_times='2'then'two_time'whensingle_times='3'then'three_time'whensingle_times='4'then'four_time'whensingle_times='5'then'five_time'else'more_five'endastmfrom(selectcount(userid)single_timesfromtestwher
我有一个数据框，其中包含有关电影的信息。它有一个名为genre的列，其中包含它所属的流派列表。例如:df['genre']##returns0['comedy','sci-fi']1['action','romance','comedy']2['documentary']3['crime','horror']...我想知道如何查询数据帧，以便返回电影属于某种类型的电影？例如，可能像df['genre'].contains('comedy')返回0或1。我知道一个列表，我可以做这样的事情:'comedy'in['comedy','sci-fi']但是，在pandas中，我没有找到类似的东
我有一个数据框，其中包含有关电影的信息。它有一个名为genre的列，其中包含它所属的流派列表。例如:df['genre']##returns0['comedy','sci-fi']1['action','romance','comedy']2['documentary']3['crime','horror']...我想知道如何查询数据帧，以便返回电影属于某种类型的电影？例如，可能像df['genre'].contains('comedy')返回0或1。我知道一个列表，我可以做这样的事情:'comedy'in['comedy','sci-fi']但是，在pandas中，我没有找到类似的东
JamesPowell在他对即将举行的演示文稿的简短描述中说，他自豪地发明了最粗糙的Python单行代码之一:(Noneforgingif(yieldfromg)andFalse)我正在尝试找出这个生成器，因为我使用的是Python2.7.x，所以我也遇到了(yieldfromg)表达式。我该如何阅读，python2.7.x模拟是什么？下面的讨论真棒!我想检查一下我的主要内容是否正确。>>>l=[10,11,iter(xrange(5)),12,13]>>>g=iter(l)>>>flat_g=(Noneforgingif(yieldfromg)andFalse)>>>list(fla
JamesPowell在他对即将举行的演示文稿的简短描述中说，他自豪地发明了最粗糙的Python单行代码之一:(Noneforgingif(yieldfromg)andFalse)我正在尝试找出这个生成器，因为我使用的是Python2.7.x，所以我也遇到了(yieldfromg)表达式。我该如何阅读，python2.7.x模拟是什么？下面的讨论真棒!我想检查一下我的主要内容是否正确。>>>l=[10,11,iter(xrange(5)),12,13]>>>g=iter(l)>>>flat_g=(Noneforgingif(yieldfromg)andFalse)>>>list(fla
我在使用pandas导入JSON文件时遇到了一些困难。importpandasaspdmap_index_to_word=pd.read_json('people_wiki_map_index_to_word.json')这是我得到的错误:ValueError:Ifusingallscalarvalues,youmustpassanindex文件结构简化如下:{"biennials":522004,"lb915":116290,"shatzky":127647,"woode":174106,"damfunk":133206,"nualart":153444,"hatefillot":1
我在使用pandas导入JSON文件时遇到了一些困难。importpandasaspdmap_index_to_word=pd.read_json('people_wiki_map_index_to_word.json')这是我得到的错误:ValueError:Ifusingallscalarvalues,youmustpassanindex文件结构简化如下:{"biennials":522004,"lb915":116290,"shatzky":127647,"woode":174106,"damfunk":133206,"nualart":153444,"hatefillot":1
抱歉，如果以前有人问过这个问题，但我徒劳地寻找我的exact问题的答案。基本上，使用Python2.7，我有一个程序运行一系列地理处理工具，这取决于用户在脚本中调整的一系列True/False变量所要求的内容，例如x=Trueifx:runfunction然而，我现在发现x不需要是字面上的“真”，函数才能运行。例如:In:x=Trueifx:printTrueOut:TrueIn:x=123ifx:printTrueOut:TrueIn:x='False'ifx:printTrueOut:TrueIn:x=Falseifx:printTrueOut:因此，除False之外的任何值似乎都
