比如说，我想计算两个列表C=A-B的差值:A=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]B=[1,3,5,8,9]C=[2,4,6,7]#ResultA和B都用唯一的整数排序(不确定是否有办法告诉Python关于列表的这个属性)。我需要保留元素的顺序。据我所知，有两种可能的方法方法一:将B转换为集合，使用列表推导生成C:s=set(B)C=[xforxinAifxnotins]方法二:直接使用列表理解:C=[xforxinAifxnotinB]为什么#1比#2更有效率？转换为集合没有开销吗？我在这里缺少什么？一些性能基准在thisanswer.中给出更新:我知道集合的平均O(1)查找时间优
我只是被以下场景所困扰:>>>-1**2-1现在，深入研究Python文档，it'sclearthatthisisintendedbehavior，但是为什么？我不使用任何其他具有内置运算符功能的语言，但没有尽可能紧密地绑定(bind)一元否定对我来说似乎是危险的违反直觉的。这样做有什么原因吗？其他具有幂运算符的语言是否有类似行为？ 最佳答案 这种行为与数学公式中的行为相同，所以我不确定问题出在哪里，或者为什么它违反直觉。你能解释一下你在哪里看到了不同的东西吗？“**”总是比“-”绑定(bind)更多:-x^2与(-x)^2不同只需
我有两个python程序(一个是子进程)需要相互通信。目前我正在通过stdin和stdout来实现。然而，写入子进程的stdin似乎慢得令人痛苦。a.py，一个接受任意行输入并打印时间的程序:fromtimeimporttime,sleepfromsysimportstdout,stdinwhileTrue:stdin.readline()stdout.write('%f\n'%time())stdout.flush()b.py，一个运行a.py的程序，计算写入程序的stdin和从中读取所需的时间这是stdout:fromtimeimporttimefromsubprocessimpo
我有一个由100、100个方block组成的空白网格。起点是(0,0)，目标是(99,99)。磁贴是4路连接。我的floodfill算法在30毫秒内找到了最短路径，但我的A*实现速度慢了大约10倍。注意:无论网格或布局的大小如何，A*始终比我的填充慢(3-10倍)。因为填充很简单，所以我怀疑我在A*中遗漏了某种优化。这是函数。我使用Python的heapq来维护一个f排序列表。“图表”包含所有节点、目标、邻居和g/f值。importheapqdefsolve_astar(graph):open_q=[]heapq.heappush(open_q,(0,graph.start_point
我有一个包含大约3900个元素的列表，我需要随机排列这些元素以生成统计分布。我环顾四周，发现了这个MaximalLengthofListtoShufflewithPythonrandom.shuffle这解释了Python中PRNG的周期是2**19937-1，这导致在无法生成所有列表之前最大长度为2080的列表可能的排列。我只生成列表的300-1000个排列，因此我不太可能生成重复的排列，但是，由于这是生成统计分布，我希望将所有可能的排列作为潜在样本。 最佳答案 有比MT周期更长的PRNG，但很难找到。获得全部3090!组合，你需
我有一个通过HDFStore存储的PandasDataFrame，它主要存储有关我正在执行的测试运行的摘要行。每行中的几个字段包含可变长度的描述性字符串。当我进行测试运行时，我创建了一个新的DataFrame，其中只有一行:defexport_as_df(self):returnpd.DataFrame(data=[self._to_dict()],index=[datetime.datetime.now()])然后调用HDFStore.append(string,DataFrame)将新行添加到现有的DataFrame。除了其中一个字符串列的内容大于已经存在的最长实例之外，这工作正常
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。特别是Eventlet中的GreenPool类。我测试了一些代码，将大文件作为分段上传的各个部分上传到S3。到目前为止我注意到的是，当使用eventlet时，CPU使用率要低得多。只是寻找Eventlet的其他优点和缺点，而不是仅使用线程。谢谢。
我想了解python的一个奇怪行为。让我们考虑一个矩阵M，其形状为6000x2000。该矩阵填充有符号整数。我想计算np.transpose(M)*M。两种选择:当我“自然地”执行此操作时(即没有指定任何类型)，numpy选择类型np.int32并且该操作大约需要150秒。当我强制类型为np.float64(使用dtype=...)时，相同的操作大约需要2秒。我们如何解释这种行为？我天真地认为int乘法比float乘法便宜。非常感谢您的帮助。 最佳答案 不，整数乘法并不便宜。但稍后会详细介绍。很可能(我有99%的把握)numpy调用
我正在研究Python生成器并决定进行一个小实验。TOTAL=100000000defmy_sequence():i=0whilei内存使用(使用psutil获取进程RSS内存)和所用时间(使用time.time())在每个方法运行几次并取平均值后如下所示:sequence_of_values=my_sequence()#Memoryusage:6782976BTimetaken:9.53674e-07ssequence_of_values2=my_xrange()#Memoryusage:6774784BTimetaken:2.14576e-06slist_of_values=my_
我想在运行时在python中动态创建类。例如，我想复制下面的代码:>>>classRefObj(object):...def__init__(self,ParentClassName):...print"CreatedRefObjwithtiesto%s"%ParentClassName...classFoo1(object):...ref_obj=RefObj("Foo1")...classFoo2(object):...ref_obj=RefObj("Foo2")...CreatedRefObjwithtiestoFoo1CreatedRefObjwithtiestoFoo2>>>
