今天要介紹的是關于使用簡單的方法解決python問題的。作為一名編碼人員，從描述數據類型開始學習和解釋語言新概念的方法。那么python中的數據類型是什么？ 數據類型或簡單類型是數據的屬性，它告訴解釋器程序員打算如何使用數據。眾所周知，python中最常見的數據類型是float（浮點數），int（整數），str（字符串），bool（布爾值），列表和dict（字典）。但是與C或C ++不同，Python將自動確定將數據存儲為哪種數據類型。但是您需要了解數據類型，才能將數據從一種類型轉換為另一種類型（也稱為Typecasting或Type conversion）。讓我們看一個基本數據類型（清單）的示例，以整體上理解語言和編程。

## I am simply creating a list and printing out the type of indivisual elements in the list ..

List = [1,2.0,"Hello World",True,[1,2,3,4,5],{'key':'value'}]# I am using for in loop because the size of the list is fixed ..for element in List:

print(type(element))# or you can also use list compreshension

elements = [type(element) for element in List]

print(elements)

　　#output //

<CLASS'INT'>

<CLASS'FLOAT'>

<CLASS'STR'>

<CLASS'BOOL'>

< class'list'> <

class'dict'>

[<CLASS'INT'>，，<CLASS'STR'>，<CLASS'BOOL'>，<CLASS'LIST'>，<CLASS'DICT'>]]

記住 —除了python提供的數據結構外，我們可以在python中創建自己的數據結構。您要做的就是創建一個類，并在該類中定義自己的方法。這 就是創建熊貓數據框的方法……但是我有一天會寫它。現在，讓我們堅持一些基本知識！

　　基本清單方法

讓我們看一下一些List方法，用于從列表中插入和刪除元素…

1. append：在列表中添加元素。性能：將元素附加到列表末尾的時間復雜度為o(1)，而其他任何地方均為o(n)

2. remove：刪除列表中的元素。性能：刪除列表中元素的時間復雜度為o(n)

搜索列表中元素的時間復雜度始終為o(1)

## List Methods ...

# insertion

List.append((1,5.0))

print(List)

# seraching an element in the list which is already in a list ...

list_in_list = List[4][0]

print(list_in_list)

# deletion

List.remove(1)

print(List)

#output //

[1，2.0，'Hello World'，True，[1,2,3,4,5]，{'key'：'value'}，(1，5.0)]

1

[2.0，'Hello世界”，真，[1、2、3、4、5]，{'鍵'：'值'}，(1、5.0)]

　　操作清單項目

1. lambda函數：它們以1行編寫，用于定義自定義函數；

2. map()方法(在DataScience中也稱為向量方法)：使用map函數將您定義的自定義函數映射到列表的每個元素。map方法采用2個參數，您要應用的功能b。列出您想要上述功能的應用；

3. enumerate()方法： enumerate()方法將計數器添加到可迭代對象并返回它。返回的對象是一個枚舉對象。

custom_list = [[1,2,3,4,5],["Cat","Dog","Dog","Tiger","Lion","Goat"]]

# custom function to find square of a number

def square_of_number(x):

return x*x

# using lambda functions to create a new list from exisitng list but with cube of each items in the list..

cube_of_number = lambda x:x*x*x

squares_of_list_items = lambda x:x*x

# using map function to apply a function to all elements of the list

new_list_of_squares = list(map(squares_of_list_items,custom_list[0]))

new_list_of_cubes = list(map(cube_of_number,custom_list[0]))

print(new_list_of_squares)

print(new_list_of_cubes)

# Using Enumerate to find the count of Each animal in custum_list

for i,x in enumerate(custom_list[1]):

print('iterater is :', i ,'and value is ', x)

#output //

[ 1、4、9、16、25

]

[1、8、27、64、125 ] <枚舉對象，位于0x7f0cf44e4b40>

iterater為：0，值為Cat

迭代器：1，值為Dog

迭代器：2并且值是Dog

迭代器是：3和值是Tiger

迭代器是：4并且值是Lion

迭代器是：5并且值是山羊

　　發電機和裝飾器：

1. Python生成器是創建迭代器/可迭代對象的簡單方法。它可以在函數調用時暫停，也可以在整個程序的生命周期中通過使用next()函數在任何時間恢復。

2.裝飾器是python中的一流對象。這意味著它們可以在任何函數中通過引用傳遞。裝飾器只是一個奇特的名稱，也是將函數作為參數傳遞給另一個函數的方式。它們也被稱為可調用對象，它接受一個函數并返回或改變該函數的行為。

# Generators :

def generator():

for i in range(5):

yield i

print(generator) # output://

a = generator()

print(next(a)) # output:// 0

print(next(a)) # output:// 1

# Decorators

def function1():

print('this is function 1')

def function2(function_argument):

function_argument()

print('this is function 2')

new_object = function2(function1) # output:// this is function 1 this is function 2

# using it as a decorator function ...

@function2

def function1():

print('this is function 1') # output:// this is function 1 this is function 2

* args和** kwargs

args和** kwargs是最重要的關鍵字，在我的編碼風格和編程實踐中，我個人經常使用它們。好吧，想象一下！您正在創建函數，卻不知道預期的參數數量。在這種情況下，我們使用* args，如果它是字典，則使用** kwargs。

def arr(*args):

for i in args:

print(i)

arr(1,2,3,4) # output: // 1 2 3 4

arr(1,2) # output:// 1 2

Python是一種很棒的編程語言。它易于學習且易于實施。它支持許多程序包，因此許多黑客，數據科學家和后端開發人員都使用它來執行日常任務。想了解更多關于Python的信息，請繼續關注中培偉業。