1. リストを並べ替えます
推奨される並べ替え方法は、組み込みの sort() メソッドを使用することです。これは最も高速で安定した並べ替えです
>>> a = [1,9,3,7,2,0,5]
>>> 🎜>>> print a
[0, 1, 2, 3, 5, 7, 9]
>>> >> a
[9, 7, 5, 3, 2, 1, 0]
>>> b = ['e','a','be','ad ','dab', 'dbc']
>>> b.sort()
>>> print b
['a', 'ad', 'be' , 'dab', ' dbc', 'e']
リストのソートは DSU (decorate-sort-undecorate) モードに従い、シーケンスはエントリがインストールされた順序で比較されます。先ほどの例の文字列の場合、左から右へ順番に文字を1つずつ比較し、結果が得られたら比較を終了します。
2. 辞書 (dict) を並べ替えます
実際、辞書 (dict) は順序付けされていないシーケンスであり、並べ替えについて話す必要はありません。辞書のキー/値に従って並べ替えて、対応する値/キーを配置することしかできません。同じ順序で
辞書の任意の並べ替え 問題は最終的には、辞書内のキーまたは値で構成されるリストを並べ替えることになります
1. 辞書内のキーによる並べ替え [1]
keys.sort(reverse=reverse)
return [keys のキーの adict[key]]
キーと値を返す必要がある場合同時に、最後の return ステートメントを次のように変更することが目的です:
[('b', 7), ('c', 1), (' e', '5')]
ただし、パフォーマンスは少し低下します。パフォーマンスが重要な場合は、ネイティブの list.sort() メソッドを使用することをお勧めします。
2 . 辞書 (dict) の値で並べ替えます [2]
aux = [ (container[k], k) for k in キー]
aux.sort()
逆の場合: aux.reverse()
return [k for v, k in aux]
sorted() メソッドも使用できます同じ機能を実現するには:
上記のコードの分析を通じて、次の原則を大まかに要約できます:
* 辞書の並べ替えは、最終的には辞書のキーまたは値で構成されるリストの並べ替えに帰着します。* リストの並べ替え、与え組み込みの list.sort() メソッドの使用を優先します

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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