Python列表，元組，集合，字典的區(qū)別和相互？列表到其他1。List to set（重復(fù)數(shù)據(jù)消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]設(shè)置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的兩個(gè)列表1

Python列表，元組，集合，字典的區(qū)別和相互？

列表到其他1。List to set（重復(fù)數(shù)據(jù)消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]設(shè)置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的兩個(gè)列表1=[“key1”、“key2”、“Key3”]List2=[“1”、“2”、“3”]dict（ZIP（LIST1，List2））{key1”：“1”、“key2”：“2”、“Key3”}3。字典的嵌套列表為[[“key1”、“value1”、[[[“key1”、“value1”]、[[“key2”、“Value2”]、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“Key3”、“value3”、[[[“Key3”、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“key2”、[“Value2”、[“Value2”、[“Key3”、[“Key3”、“value3”

]ListDict（dict）（dict（dict）（dict）（3）[[“，[[”、[[”、[“，[”、[”value3”、[“keyword3“，，，，，[[value3”，，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，“，[value3”，[value3”，）”。加入（Tup1）#“AAB”2。給別人的字典1。字典到字符串dic1={“a”：1，“B”：2}str（dic1）{“a”：1，“B”：2}“2，字典鍵和值轉(zhuǎn)換dic2={“a”：1，“B”：2，“C”：3}{值：keyforkey，價(jià)值目錄項(xiàng)第一個(gè)是另一個(gè)1的字符串，有關(guān)名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、 對(duì)于那些使用過(guò)幾種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（Java、C、nodejs、Erlang），然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過(guò)一億個(gè)數(shù)據(jù)，兩個(gè)數(shù)量級(jí)的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來(lái)執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以?xún)|計(jì)的數(shù)據(jù)，Python只會(huì)循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以?xún)蓚€(gè)數(shù)量級(jí)無(wú)關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個(gè)系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計(jì)算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開(kāi)源庫(kù)可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計(jì)算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)太多的精力就可以?xún)?yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？