千の位区切り文字を使用した数値の書式設定
大きな数値を表示する場合、読みやすくするために千の位区切り文字を含めると便利です。この質問では、Python で整数を出力するときに 3 桁の区切り文字としてカンマを追加する手法について説明します。
ロケールに依存しない書式設定
ロケールに依存しないアプローチの場合、_ 文字を 3 桁の区切り文字として使用できます。 Python 3.6 以降では、f' f-string 構文を使用します。
>>> f'{1234567:_}' '1_234_567'
このアプローチでは、ユーザーのロケール設定に関係なく、常に _ を区切り文字として使用します。
英語形式の書式設定
特に英語地域で千の区切り文字としてカンマを使用するには、次のコマンドを使用します。メソッド:
Python 2.7 以降の場合:
>>> '{:,}'.format(1234567) '1,234,567'
Python 3.6 以降の場合:
>>> f'{1234567:,}' '1,234,567'
ロケール対応フォーマット
フォーマットするにはユーザーのロケール設定に応じて番号を変更するには、次を使用します。 code:
import locale locale.setlocale(locale.LC_ALL, '') # Use '' for auto, or force e.g. to 'en_US.UTF-8' >>> '{:n}'.format(1234567) '1,234,567' # In English-locale regions >>> '{:n}'.format(1234567) '1.234.567' # In German-locale regions
':n' 書式指定子を持つ f' 文字列は、`'{:n}'.format()' と同様の動作を実現することに注意してください。
参考資料:
- [フォーマット仕様]ミニ言語](https://www.python.org/dev/peps/pep-0491/#format-specation-mini- language)
以上がPython で千の位区切り文字を使用して数値をフォーマットするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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