9个Python一行流小技巧,看完你就知道了

一文读懂GPU通信互联技术:GPUDirect、NVLink与RDMA GPUDirect是NVIDIA开发的一项技术,旨在实现GPU与其他设备(如网络接口卡NIC和存储设备)之间的直接通信和数据传输,而无需CPU的参与。传统上,数据在GPU和另一个设备之间传输时,必须通过CPU,这导致潜在的性能瓶颈和延迟增加。GPUDirect技术则通过绕过CPU,直接访问和传输数据,显著提高系统性能。NVLink是NVIDIA开发的一种高速、高带宽的互连技术,用于连接多个GPU之间或GPU与其他设备(如CPU、内存等)之间的通信。 阅读详情

1. ‍If - Else

一行代码搞定 if-else语句。

age = 18valid = "You're an adult"
invalid = "You're NOT an adult"
print(valid) if age >= 18 else print(invalid)

2. 列表推导式

用列表创建列表。

[expression for item in list]

例子:

words = ['united states', 'brazil', 'united kingdom']

capitalized = [word.title() for word in words]>>> capitalized
['United States', 'Brazil', 'United Kingdom']

3. 字典推导式

一行代码创建新字典。

{key: value for key, value in iterable}

例子:

dict_numbers = {x:x*x for x in range(1,6) }>>> dict_numbers
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5:25}

4. 连接字典

update() 和 merge()可以链接字典,但还可以使用解包操作符**。

dict_1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict_2 = {'c': 3, 'd': 4}
merged_dict = {**dict_1, **dict_2}>>> merged_dict
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

5. 删除列表中的重复内容

使用集合去除列表中的重复内容。

numbers = [1,1,1,2,2,3,4,5,6,7,7,8,9,9,9]

>>> list(set(numbers))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

6. 同时给多个变量赋值

小心! 这种方式虽然方便,但不够直观,分配的变量较多时,容易出错。

a, b, c = 1, "abc",  True>>> a
1>>> b
'abc'>>> c
True

7. 过滤列表中的值

使用 filter() 过滤列表中的值。

filter(function, iterable)

在filter()内部添加lambda()函数,更灵活、更强大。

my_list = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
>>> list(filter(lambda x: x%2 == 0, my_list ))
[10, 12, 14]

8. 按键对字典进行排序

不能像列表一样直接用 sort() 或 sorted() 给字典排序。

但可以把字典推导式与 sorted() 函数结合起来,按键排序。

product_prices = {'Z': 9.99, 'Y': 9.99, 'X': 9.99}>>{key:product_prices[key] for key in sorted(product_prices.keys())}
{'X': 9.99, 'Y': 9.99, 'Z': 9.99}

9. 按值排序的字典

(1) 使用 sorted() 函数。

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

key 参数支持把 lambda() 函数作为排序键,示例如下。

population = {'美国':329.5, '巴西': 212.6, '英国': 67.2}

>>> sorted(population.items(), key=lambda x:x[1])
[('英国', 67.2), ('巴西', 212.6), ('美国', 329.5)]

(2) 使用字典推导式。

population = {'美国':329.5, '巴西': 212.6, '英国': 67.2}

>>> {k:v for k, v in sorted(population.items(), key=lambda x:x[1])}
{'英国': 67.2, '巴西': 212.6, '美国': 329.5}

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