Astuces Python et Numpy

Il est trop détaillé pour écrire les astuces liées à Python un par un, je vais donc les résumer ici.

Algorithm

Unique

Pour une séquence, créez une séquence avec uniquement des éléments uniques. Le code ci-dessous provient de Stack OverFlow:

def uniquify(seq):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    return [x for x in seq if x not in seen and not seen_add(x)]

[Wandbox] Allez à Sanhe (il՞ ਊ՞) ha ha

C'est intéressant. Vous ne pouvez toucher que les méthodes liées.

Informations de référence

Split

À partir d'une certaine séquence, créez une séquence divisée par la longueur n. Le code ci-dessous est basé sur here:

l = 10
n = 4

zip(*[iter(range(l))]*n)

import itertools
itertools.izip_longest(*[iter(range(l))]*n)

import more_itertools
more_itertools.chunked(range(l), n)

[Wandbox] Allez à Sanhe (il՞ ਊ՞) ha ha

Informations de référence

Once

Même si une fonction est appelée plusieurs fois, elle n'est traitée qu'une seule fois.

def run_once(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not wrapper.has_run:
            wrapper.has_run = True
            return f(*args, **kwargs)
    wrapper.has_run = False
    return wrapper

@run_once
def greeting():
    print('Hello.')

greeting()
greeting()
greeting()

[Wandbox] À Sanhe (il՞ ਊ՞) ha ha

Un traitement exclusif sera nécessaire pour les appels parallèles. Le code ci-dessus n'en tient pas compte. Par conséquent, je pense que ce code est un mauvais savoir-faire.

TODO: besoin d'amélioration

Informations de référence

Reversed numpy.cumsum

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