18、Python 面向对象的快捷方式:高效编程技巧解析

Python 面向对象的快捷方式:高效编程技巧解析

1. 列表推导式并非万能

列表推导式虽然强大,但并非总是最佳解决方案。有时,它可能让代码变得复杂难懂,难以维护。例如,一个简单的列表推导式可能承担了大量工作,使得代码的可读性和可维护性大打折扣。大多数程序员会认为,普通的 for 循环比复杂的列表推导式更易读。因此,在编程时,要根据具体需求选择合适的工具,以编写可维护的代码。

2. 集合和字典推导式

推导式不仅适用于列表,还可用于创建集合和字典。

2.1 集合推导式

创建集合的一种方式是将列表推导式封装在 set() 构造函数中,但直接创建集合可避免创建中间列表,节省内存。例如,使用命名元组建模书籍信息,然后获取特定类型书籍的作者集合:

from collections import namedtuple
Book = namedtuple("Book", "author title genre")
books = [
    Book("Pratchett", "Nightwatch", "fantasy"),
    Book("Pratchett", "Thief Of Time", "fantasy"),
    Book("Le Guin", "The Dispossessed", "scifi"),
    Book("Le Guin", "A Wizard Of Earthsea", "fantasy"),
    Book("Turner", "The Thief", "fan
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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