本稿は,NAVER Boost Camp 3期で学習した内容に基づいて作成した.

Pythonic code

list comprehension

Pythonでよく使われる技術

速度は通常のfor+appendより

速い

リストを使用して新しいリストを作成する簡単な方法

リストの理解方法

# 0부터 9까지 수를 Lst(리스트)에 저장
Lst=[i for i in range(10)]

従来の方法

Lst=[]
for i in range(10):
    Lst.append(i)

lambda

匿名関数は、名前を付けずに関数のように使用できます.

数学に由来するランダ代数

Python 3から始めることは推奨されませんが、深さ学習コードでは

が多く使用されています.

Lambda問題

文法困難

試験困難

ドキュメント化docstringサポート不全

コード

は説明しにくい

Lambda方式

f = lambda x, y: x + y
print(f(1,2))

従来の方法

def f(x, y):
	return x + y
print(f(1,2))

Lambdaによる高速入力

import sys
input = lambda:sys.stdin.readline().rstrip()

map

mapは、リスト内の要素を指定関数として扱う関数

である.

の実行時に値を生成し、メモリ効率は

である.

Lst=[1,2,3,4,5]
f = lambda x, y: x + y
print(list(map(f,Lst,Lst)))

reduce

map関数とは異なりlistには

関数が順次適用される.

深さ学習ビッグデータ量を処理するための

from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x + y, [1,2,3,4,5]))

generator

iterable objectを特殊形状の関数として使用する

要素を使用するときに値をメモリに戻す->メモリアドレスを節約する(生産量を使用して一度に1要素を返す)

.

を実行するまで、メモリにデータをアップロードせず、アドレス値

のみ

ビッグデータの処理に適する

def general_list(value):
	result = []
    for i in range(value):
    	yield i
        
for n in generator_list(50):
	print(n)