


Conversion d'une représentation sous forme de chaîne d'une liste en une liste
Pour convertir une chaîne qui représente une liste en une liste réelle, nous devons gérer les espaces potentiels dans la chaîne. Bien que le code personnalisé utilisant strip() et split() puisse être fastidieux, Python propose une solution plus simple.
Solution
En utilisant la fonction ast.literal_eval(), nous peut analyser la chaîne et la convertir en liste :
import ast x = '[ "A","B","C" , " D"]' x = ast.literal_eval(x)
Après l'analyse, nous pouvons rencontrer des espaces supplémentaires dans les éléments de la liste. Pour les supprimer, nous pouvons utiliser une compréhension de liste :
x = [n.strip() for n in x]
Cela se traduira par une liste propre sans espaces supplémentaires :
['A', 'B', 'C', 'D']
ast.literal_eval()
La fonction ast.literal_eval() évalue une chaîne ou un nœud d'expression qui contient uniquement des littéraux Python simples, tels que comme :
- Chaînes
- Octets
- Nombres
- Tuples
- Listes
- Dicts
- Ensembles
- Booléens
- Aucun
- Ellipsis
Ceci La fonction est un moyen efficace et pratique d'analyser les représentations sous forme de chaîne de structures de données en Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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