文字列関連の操作:
+ :string1+string2 #文字列を接続し、次の文字列を前の文字列の後ろにリンクします
* :string*n #新しい文字列を作成し、元の文字列をn回繰り返します
[] :string[n] #文字列から対応する位置の文字を取得します
[:] :string[n:m] #文字列の場合は先頭からmまでをインターセプト、nの場合はnからto end
in :char in string #true を返した場合、文字列内に文字があるかどうかを判断します (True)
not in :char not in string #true を返した場合、文字列内に文字がないかどうかを判断します(True)
r/R : r/Rstring #エスケープ文字の実際の意味は禁止されており、文字全体が本来の意味です
文字列の大文字と小文字の変換:
* S. lower() #Lowercase
* S.upper( ) #Capital
* S.swapcase() #大文字と小文字を入れ替える
* S.capitalize() #最初の文字を大文字にする
* String.capwords(S) #これはモジュール内のメソッドです。 Split() 関数を使用して S を分離し、capitalize() を使用して最初の文字を大文字に変更し、最後に join() を使用して結合します
* S.title() #最初の文字のみが大文字で、残りは小文字であり、モジュールでは使用できません このメソッド
は出力時に文字列を整列させます:
* S.ljust(width,[fillchar]) #幅文字を出力します。Sは左揃えで、不足している部分はfillchar で埋められます。デフォルトはスペースです。
* S.rjust(width,[fillchar]) #右揃え
* S.center(width, [fillchar]) #中央揃え
* S.zfill(width) #S を幅の長さに変更して右揃え ,足りない部分を0で埋めます
文字列を検索して置換します:
* S.find(substr, [start, [end]]) #Sに出現するsubstrの最初の文字のラベルを返します(存在する場合) substr がない場合は、-1 が返されます。 start と end の関数は、S[start:end] での検索と同等です
* S.index(substr, [start, [end]]) #S に substr がない場合を除き、find() と同じです。 1 つが返されます 実行時エラー
* S.rfind(substr, [start, [end]]) # S に最後に出現した substr の最初の文字のラベルを返します。 S に substr がない場合は、-1 を返します。つまり右から 初めて現れるsubstrの最初の文字番号
* S.rindex(substr, [start, [end]])
* S.count(substr, [start, [end]] ) #S の substr を計算します
* の出現数 S.replace(oldstr, newstr, [count]) #S の oldstar を newstr に置き換えます。count は置換の数です。これは置換の一般的な形式です。特殊文字を置換する関数もいくつかあります
* S.strip([chars]) #S の前後の文字をすべて削除します。これは、前後の文字を置換すると理解できます。 S の後に None
* S.lstrip([chars])
* S.rstrip([chars])
* S.expandtabs([tabsize]) #S のタブ文字をスペースなしで置き換え、各タブを tabsize に置き換えますスペース、デフォルト これは 8 つの
文字列の分割と結合です:
* S.split([sep, [maxsplit]]) #S をリストに分割するには、区切り文字として sep を使用します。 maxsplit は分割数を表します。デフォルトの区切り文字は空白文字です
* S.rsplit([sep, [maxsplit]])
* S.splitlines([keepends]) #行区切り文字に従って S をリストに分割します。keepends がブール値の場合、 true の場合、行区切り文字は各行の後に保持されます。
* S.join(seq) # seq で表されるシーケンス (文字列シーケンス) を S に接続します。
String マッピングには 2 つの関数が含まれます:
* String.maketrans(from, to) # 変換テーブルを返します。 256 文字で構成されます。from の文字は to に 1 対 1 に変換されるため、from と to は同じ長さでなければなりません。
* S.translate(table[,deletechars]) #上記の関数の変換テーブルを使用して S を変換し、deletechars 内の一部の文字を削除します。 S が Unicode 文字列の場合、deletechars パラメータはサポートされず、特定の文字を None に変換することで同じ機能を実現できることに注意してください。さらに、コーデック モジュールの機能を使用して、より強力な変換テーブルを作成できます。
文字列にはエンコード関数とデコード関数のペアもあります:
* S.encode([encoding,[errors]]) #エンコードには gb2312 gbk gb18030 bz2 zlib big5 bzse64 などの複数の値を含めることができます。 。エラーのデフォルト値は「strict」で、UnicodeError を意味します。可能な値は、「ignore」、「replace」、「xmlcharrefreplace」、「backslashreplace」、および codecs.register_error 経由で登録されたすべての値です。この部分にはコーデック モジュールが関係していますが、特に明確ではありません
* S.decode([encoding,[errors]])
文字列のテスト関数。この関数はすべての bool 値を返します:
* S.startwith(prefix [, start[,end]]) #接頭辞
* で始まるかどうか S.endwith(suffix[,start[,end]]) #接尾辞
* で終わるか S.isalnum() #すべて文字と数字かどうか、少なくとも A 文字を持っています
* S.isalpha() # すべてが文字で、少なくとも 1 つの文字であるかどうか
* S.isdigital() # すべての数字と少なくとも 1 つの文字であるかどうか
* S.isspace() # すべて空白文字かどうか、少なくとも 1 文字あるかどうか
* S.is lower() # S の文字がすべて小文字かどうか
* S.isupper() # S の文字が大文字かどうか
* S. istitle() # S が大文字かどうか
文字列型変換関数、これらの関数は文字列モジュール内にあります:
* string.atoi(s[,base]) #base のデフォルトは 10、それが 0 の場合、s は 012 または 0x23 文字列の形式にすることができます、16 の場合、 s は 0x23 または 0X12 の形式の文字列のみになります
* string.atol(s[,base]) #long に変換します
* string.atof(s[,base]) #convert浮かぶ

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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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

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