


Warum Backslashes zweimal erscheinen
Beim Speichern von Zeichenfolgen mit Backslashes in Python stellen Sie möglicherweise fest, dass diese doppelt angezeigt werden. Dies tritt auf, wenn die Methode __repr__() verwendet wird, um die Darstellung der Zeichenfolge abzurufen. Wenn Sie stattdessen print() verwenden, werden Sie feststellen, dass die Backslashes wie beabsichtigt einfach bleiben:
>>> my_string = "why\does\it\happen?" >>> my_string 'why\does\it\happen?' >>> print(my_string) why\does\it\happen?
Trotz der angezeigten Verdoppelung in der Darstellung enthält die Zeichenfolge selbst nur einzelne Backslashes, wie ihre Länge zeigt :
>>> 'a\b' 'a\b' >>> len('a\b') 3
Um die Standarddarstellung einer Zeichenfolge abzurufen, verwenden Sie repr() Funktion:
>>> print(repr(my_string)) 'why\does\it\happen?'
Python stellt Backslashes wie innerhalb von Strings dar, da der Backslash als Escape-Zeichen fungiert. Beispielsweise bedeutet n eine neue Zeile und t einen Tabulator. Dies kann jedoch zu unbeabsichtigtem Verhalten führen:
>>> print("this\text\is\not\what\it\seems") this ext\is ot\what\it\seems
Um das wörtliche Erscheinungsbild eines Backslashs anzugeben, verdoppeln Sie ihn:
>>> print("this\text\is\what\you\need") this\text\is\what\you\need
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python beim Abrufen der Darstellung einer Zeichenfolge maskiert Alle Backslashes aus Sicherheitsgründen. Dennoch enthält die eigentliche Zeichenfolge nur einzelne Backslashes. Weitere Informationen zu den String-Literalen von Python finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum werden Backslashes bei der Anzeige von Python-Strings verdoppelt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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