Pile Python
La pile est une structure de données dernier entré, premier sorti (LIFO). La structure de données de la pile peut être utilisée pour gérer la plupart des flux de programme avec des caractéristiques LIFO
Dans la pile. , push et pop sont des termes courants :
push : signifie pousser un objet sur la pile
pop : signifie faire sortir un objet de la pile
Ce qui suit est. un exemple de structure de pile simple implémentée en Python :
stack = [] # 初始化一个列表数据类型对象, 作为一个栈 def pushit(): # 定义一个入栈方法 stack.append(raw_input('Enter New String: ').strip()) # 提示输入一个入栈的 String 对象, 调用 Str.strip() 保证输入的 String 值不包含多余的空格 def popit(): # 定义一个出栈方法 if len(stack) == 0: print "Cannot pop from an empty stack!" else: print 'Remove [', `stack.pop()`, ']' # 使用反单引号(` `)来代替 repr(), 把 String 的值用引号扩起来, 而不仅显示 String 的值 def viewstack(): # 定义一个显示堆栈中的内容的方法 print stack CMDs = {'u':pushit, 'o':popit, 'v':viewstack} # 定义一个 Dict 类型对象, 将字符映射到相应的 function .可以通过输入字符来执行相应的操作 def showmenu(): # 定义一个操作菜单提示方法 pr = """ p(U)sh p(O)p (V)iew (Q)uit Enter choice: """ while True: while True: try: choice = raw_input(pr).strip()[0].lower() # Str.strip() 去除 String 对象前后的多余空格 # Str.lower() 将多有输入转化为小写, 便于后期的统一判断 # 输入 ^D(EOF, 产生一个 EOFError 异常) # 输入 ^C(中断退出, 产生一个 keyboardInterrupt 异常) except (EOFError, KeyboardInterrupt, IndexError): choice = 'q' print '\nYou picked: [%s]' % choice if choice not in 'uovq': print 'Invalid option, try again' else: break if choice == 'q': break CMDs[choice]() # 获取 Dict 中字符对应的 functionName, 实现函数调用 if __name__ == '__main__': showmenu()
REMARQUE : Dans la structure de données de pile, les fonctionnalités de conteneur et de mutabilité de l'objet de type de données List sont principalement utilisées, qui sont reflétées dans List.append( ) et List. pop() de ces deux fonctions intégrées de type liste
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Pour plus d'articles liés à l'exemple de code de pile de structure de données Python, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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