Das deutsche Python-Forum

Eine Tabelle mit 250_000 Einträgen und zwei Spalten läuft sehr flüssig. Nur der Speicherverbrauch ist extrem. Ich komme dann auf ca. 500 MiB Speicherverbrauch.

Probier mal das QTableWidget aus.

Nein, sets behalten leider noch nicht die Reihenfolge. Wäre praktisch, wenn das auch für die set-operationen gelten würde. Man kann aber mit dem dict arbeiten: values = [1,2,11,2,2,1,2,1,2] unique_values = list(dict.fromkeys(values)) Der Nachteil ist, dass man danach kein set hat, sondern eine liste...

Oft werden sich wiederholende Code-Teile in Funktionen ausgelagert, die dann wiederum durch andere Funktionen/Methoden aufgerufen werden. Im Code könnte das dann so aussehen: https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/pathlib.py#L38 Die Funktion _ignore_error ist auch eine Art Helfer-Funktion, ...

Am besten gefällt mir diese Funktion, da man die Abbruchbedingung oben stehen hat und das Ergebnis unten. Um es visuell zu verdeutlichen habe ich noch eine Leerzeile eingefügt. def bar(x): if x < 0: return None return math.sqrt(x) Problem: Jede Funktion, die bar() aufruft, muss dann zuerst prüfen, o...

Erweiterung durch pathlib: from pathlib import Path RED = "\33[91m" BLUE = "\33[34m" def basispfad_eingabe(): """ Speichert den Basispfad """ print(f"{BLUE}Basisverzeichnis angeben (zB. C:/): ") basepath = input() print("Dein Basisverzeichnis lautet:", basepath) return Path(basepath) def ordner_erst...

from typing import TypedDict, Optional PathDict = dict[str, Optional[str]] class PathDict2(TypedDict): sys: Optional[str] foo: str my_paths1: PathDict = { "sys": "foo", "bar": 42, "foo": None, "test": [], } my_paths2: PathDict2 = { "sys": 42, "foo": "foo", } Sieht dann so aus: https://ibb.co/2gkzRS...

Das sind gleich mehrere "Probleme". Du verwendest die falsche Schreibweise für die Methoden und Attribute. Methoden klein und Wörter mit einem Unterstrich getrennt. Variablen und Attribute klein und Wörter mit einem Unterstrich getrennt. QT nutzt für alle Methoden die camelCaseSchreibweise, wo der e...

Ich habe zwei Listen, und in diesen Listen sind Koordinaten gespeichert. So in der Art?: coord1 = [(x1, y1), (x2, y2), ...] coord1 = [(xx1, yy1), (xx2, yy2), ...] Mit zip über die beiden Listen iterieren, wodurch man dann pro Iteration ein Element von Liste1 und eins von Liste2 bekommt. Dann erzeug...

Äh, die Namensgebung ist ein Hinweis auf die Namensgebung? Okaaayyy...

Ich meinte, dass die Namensgebung von Java im Python-Code ein Hinweis darauf ist, dass der Entwickler Java im Hinterkopf hatte.
Das geschieht ganz unbewusst.

Minimales Beispiel orientiert an dem, was die Community für "besser" befindet: import time import sys import PyQt5.QtWidgets as widgets import PyQt5.uic as uic from PyQt5.QtCore import QObject, QThread, pyqtSignal class MySchleife(QObject): finished = pyqtSignal() progress = pyqtSignal(str) def run(...

Nun, das "logging"-Package stammt von 2001, und eine der von Dir zitierten Formulierung ähnliche Aussage findet sich in PEP 8 erst seit 2004. Letzten Endes ist den Autoren des "logging"-Package also IMHO rein gar nichts vorzuwerfen, denn sie haben sich an die Konventionen gehalten. Daß die Autoren ...

Nimm einfach ein UserDict aus dem Modul collections, dann sind das 3 Zeilen Code. from collections import UserDict class MyDict(UserDict): def some_function(self): print(f"Hier passiert etwas mit {self} was ein normaler Dictionary nicht hergibt") MyDict({"a": 42}).some_function() Hier passiert etwas...

import logging log = logging.getLogger() Java Methods should be verbs, in mixed case with the first letter lowercase, with the first letter of each internal word capitalized. run(); runFast(); getBackground(); Python Use the function naming rules: lowercase with words separated by underscores as ne...

Schau ins logging Modul rein. Daran sieht man, dass diejenigen, die das implementiert haben, aus der Java-Welt kommen und ihr Paradigma auf Python übertragen haben. Sich dann aber danach zu richten, ist falsch. Es verschlimmert die Situation.

Leider dauert ein URL-Aufruf ca. 2 Sekunden. 10 URL-Aufrufe ca. 17 Sekunden und 100 URL-Aufrufe ca. 2,5 Minuten. Der limitierende Faktor ist der antwortende Server, wo dein Programm die Daten abholt. Wenn der Server zum Antworten 2 Sekunden braucht, dann ist das so und du kannst es auch nicht besch...