


Liste ist die grundlegendste Datenstruktur in Python. Liste ist der am häufigsten verwendete Python-Datentyp. Die Datenelemente der Liste müssen nicht vom gleichen Typ sein. Jedem Element in der Liste wird eine Nummer zugewiesen – seine Position oder sein Index, wobei der erste Index 0, der zweite Index 1 usw. ist.
Python verfügt über 6 integrierte Typen für Sequenzen, die gebräuchlichsten sind jedoch Listen und Tupel. Zu den Operationen, die an Sequenzen ausgeführt werden können, gehören das Indizieren, Slicing, Hinzufügen, Multiplizieren und Überprüfen von Mitgliedern. Darüber hinaus verfügt Python über integrierte Methoden zur Bestimmung der Länge einer Sequenz und zur Bestimmung der größten und kleinsten Elemente.
1. Erstellen Sie eine Liste
Schließen Sie einfach die verschiedenen Datenelemente durch Kommas getrennt in eckige Klammern ein. Es sieht so aus:
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"];
Wie die Indizierung von Strings beginnt auch die Listenindizierung bei 0. Listen können abgefangen, kombiniert usw. werden.
2. Greifen Sie auf die Werte in der Liste zu
Verwenden Sie den tiefgestellten Index, um auf die Werte in der Liste zuzugreifen. Sie können auch eckige Klammern verwenden, um Zeichen abzufangen, wie unten gezeigt:
#!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]; print "list1[0]: ", list1[0] print "list2[1:5]: ", list2[1:5]
Oben Beispiel-Ausgabeergebnis:
list1[0]: physics list2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
3. Aktualisieren Sie die Liste
Sie können die Datenelemente der Liste ändern oder aktualisieren. Sie können auch die Methode append() verwenden, um Listenelemente hinzuzufügen. wie unten gezeigt:
#!/usr/bin/python list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print "Value available at index 2 : " print list[2]; list[2] = 2001; print "New value available at index 2 : " print list[2];
Das Ausgabeergebnis des obigen Beispiels:
Value available at index 2 : 1997 New value available at index 2 : 2001
4. Listenelemente löschen
Sie können die del-Anweisung verwenden, um Elemente der Liste zu löschen , wie im folgenden Beispiel gezeigt:
#!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; print list1; del list1[2]; print "After deleting value at index 2 : " print list1;
Das Ausgabeergebnis des obigen Beispiels:
['physics', 'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000]5. Python-Listenskriptoperatoren
Die Operatoren für + und * in Listen ähneln Zeichenfolgen. Das +-Zeichen wird für kombinierte Listen und das *-Zeichen für wiederholte Listen verwendet.
lautet wie folgt:
6. Python-Listenabfang
Pythons Listenabfang- und String-Operationstypen lauten wie folgt:
L = ['spam', 'Spam', 'SPAM!']
Operationen:
7. Funktionen und Methoden von Python-Listenoperationen
Listenoperationen umfassen die folgenden Funktionen:
1 , Liste2): Vergleichen Sie die Elemente zweier Listen
2. len(list): Die Anzahl der Listenelemente
3: Gibt den Maximalwert der Listenelemente zurück
4. list) : Gibt den Mindestwert des Listenelements zurück
5. list(seq): Konvertieren Sie Tupel in Listen
Listenoperationen umfassen die folgenden Methoden:
1 Objekt am Ende der Liste
2. list.count(obj): Zählt, wie oft ein Element in der Liste erscheint
3. Mehrere Werte aus einer anderen Sequenz anhängen sofort am Ende der Liste (verwenden Sie die neue Liste, um die ursprüngliche Liste zu erweitern)
4. Finden Sie die Indexposition des ersten übereinstimmenden Elements mit einem bestimmten Wert aus der Liste
5 . list.insert(index, obj): Liste zum Einfügen von Objekten
6, list.pop(obj=list[-1]): Entfernen Sie ein Element in der Liste (standardmäßig letztes Element) und geben Sie den Wert zurück element
7, list.remove( obj): Entferne das erste übereinstimmende Element eines bestimmten Werts in der Liste
8, list.reverse(): Kehre das Element in der Liste um
9, list.sort ([func]): Führt die ursprüngliche Listensortierung durch
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.