python中map
收录了 python中map 频道下的 50 篇内容
Python 中的函数式编程三大法宝：map、filter、reduce
众所周知，Python 支持多种编程范式：过程式（使用基础的语句）、面向对象编程和函数式编程。
Python 之父宣布退休，但 Python 仍在吞噬世界
10 月 30 日，Python 之父 Guido 宣布退休，离开 Dropbox。他发推文说，“这件事感觉既苦涩又甜蜜：苦涩的是，我马上要离开 Dropbox，现在已经退休；甜蜜的是，在 Dropbox 做工程师期间，我学到很多，比如类型标注就来自这段经历。我会非常怀念在这里工作的日子。”
Python 正在吞噬世界
2018 到 2019 年，所有编程语言的流行度都在下滑，除了 Python。Python 为什么会变得越来越火？本文梳理了 Python 的发展史，试图揭示背后的秘密。
64 岁 Python 之父：我不退休了，我要去微软
Python之父：退休生活太无聊了。
Python 向来以慢著称，为啥 Instagram 却唯独钟爱它？
PyCon 是全世界最大的以 Python 编程语言 为主题的技术大会，大会由 Python 社区组织，每年举办一次。在 Python 2017 上，Instagram 的工程师们带来了一个有关 Python 在 Instagram 的主题演讲，同时还分享了 Instagram 如何将整个项目运行环境升级到 Python 3 的故事。
Netflix 实践：1.48 亿用户观看电影，Python 在幕后提供全生命周期支持
Netflix 是全球最大的视频流媒体平台，在除中国大陆地区之外的所有国家和地区都提供视频点播服务。全球的观众都在追棒 Netflix，而如此成功的 Netflix，其内部主要使用的又是什么编程语言呢？那就是今年成为语言流行指数榜单冠军 的Python！让我们一起来看看 Python 在 Netflix 是如何应用的。
Boa: 在 Node.js 中使用 Python
论如何在 Node.js 中使用 Python。
Transcrypt：剖析 Python 转 JavaScript 编译器
在Web前端，开发千篇一律地使用了JavaScript。Transcrypt的Python转JavaScript编译器是一个相对较新的开源项目，意在使用大小近似的文件以JavaScript的速度执行Python 3.6。本文中，Jacques de Hooge介绍了构建源码到源码的编译器（transpiler）中的需求，以及Transcrypt是如何构建满足这些需求的。
实现更好编码的 30 个神奇的 Python 技巧
本文提供了 30 个 Python 技巧，可以将你的逻辑变成更优雅的代码。
机器学习编程语言之争，Python 夺魁
随着数据科学的崛起，究竟哪种语言更适合该领域中机器学习方法的实现一直是一个颇具争论性的话题。近日，Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。
展望 Hadoop 和 PyCon 中国大会
12月初即将举行Hadoop中国2011云计算大会和PyCon中国2011大会，我们不妨看看这些相关技术的最新发展趋势和动态，提前热热身。
仅用几行代码，让 Python 函数执行快 30 倍
添加几行多处理代码后，具有 537k 实例的数据集的执行时间几乎快了 30 倍。
如何将 Python 数据管道的速度提高到 91 倍？
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。
Fn.py：享受 Python 中的函数式编程
尽管Python事实上并不是一门纯函数式编程语言，但它本身是一门多范型语言，并给了你足够的自由从函数式编程方式中受益。fn.py类库就是为了帮助Python开发者使用函数式编程方式开发而诞生的。
LineFlow 开源：比 PyTorch 简洁数倍，适用任何框架的 NLP 数据集处理程序
为减轻编码的痛苦，LineFlow诞生了
这 5 个 Python 特性，后悔没早知道
对初学者而言，Python 中有很多特性很难一开始就掌握。本文将介绍其 5 个最重要的特性。
Agora 新增支持 Python：视频通话中也可做图像识别了
近两年来，Python在众多编程语言中的热度一直稳居前五，热门程度可见一斑。编程、网络编程，开发多媒体应用，进行数据分析，或实现图像识别等应用。
再见，Python！你好，Go 语言
Go 语言诞生于谷歌，由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。
程序语言的常见设计错误 (2) - 试图容纳世界
之前的一篇文章里，我谈到了程序语言设计的一个常见错误倾向：片面追求短小，它导致了一系列的历史性的设计错误。今天我来谈一下另外一种错误的倾向，这种倾向也导致了很多错误，并且继续在导致错误的产生。
在数据科学领域，Rust 会是 Python 的最佳替代方案吗？
本篇文章将探索 Rust 中的数据科学工作流在性能和工程学上的表现。
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