


Range(start, end): Warum der Ausschluss des Endwerts?
Pythons Range(start, end)-Funktion ist eine häufig verwendete Funktion verwendetes Dienstprogramm, das eine Folge von Zahlen generiert. Eine Besonderheit von range() besteht jedoch darin, dass der Endwert ausgeschlossen wird. Beispielsweise gibt „range(1, 11)“ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] zurück und stoppt bei 11.
Warum ist das so? Die Antwort liegt in der breiten Verwendung von range() und den gängigen Praktiken in der Programmierung.
1. Einheitlichkeit bei der Indizierung:
Programmierer bevorzugen oft eine nullbasierte Indizierung, bei der das erste Element einer Sequenz als Index 0 referenziert wird. Die Verwendung von range(0, 10) würde [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], enthält genau 10 Elemente und richtet sich nach seiner Länge (len(range(0, 10))).
2. Schleifen und Iterieren:
Betrachten Sie eine allgemeine Schleifenstruktur:
for i in range(len(li)): pass
Wenn range() den Endwert enthalten würde, würde diese Schleife einen Schritt über die gültigen Indizes der Liste li hinaus iterieren . Programmierer vergessen möglicherweise, bei der Angabe des Bereichs 1 von len(li) zu subtrahieren, was zu einer ungültigen Schleife führt.
3. Konsistenz mit Iteratoren:
In Python dient die Funktion „range()“ als Iterator und erzeugt einen Wert nach dem anderen. Wenn der Endwert enthalten wäre, wäre eine zusätzliche Prüfung oder Logik erforderlich, um die Iteration zu beenden, was die Komplexität und das Fehlerpotenzial erhöht.
Dem Bedürfnis nach Inklusion Rechnung tragen:
Wenn Sie häufig feststellen, dass der Endwert einbezogen werden muss, können Sie eine benutzerdefinierte Funktion erstellen, die die Funktionalität von range() erweitert:
def range1(start, end): return range(start, end + 1) print(range1(1, 10)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Indem Sie die Gründe dafür verstehen Durch den Ausschluss des Endwerts durch range() und durch die Verwendung benutzerdefinierter Funktionen bei Bedarf können Programmierer dieses vielseitige Tool effektiv in ihrem Python-Code nutzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum schließt Pythons „range(start, end)' den „end'-Wert aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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