1. リストのインデックスとコンテンツを取得したい場合は、 enumerate を使用してすぐに取得できます
Drinks = ['coffee','tea', 'milk', 'water']for Index, Drink in enumerate (飲み物): PRint ( 'Item {} is {}'.format(index, Drink))#Result# アイテム 0 はコーヒー# アイテム 1 はお茶# アイテム 2 はミルク# アイテム 3 は水
2. Python では、順序付けされていない非反復要素のセットは、関係性のテストや重複要素の削除に非常に便利です
# deduplicate a list fastprint (set(['ham', 'eggs','bacon','ham' ]))# 結果# {'ham', 'eggs', 'bacon'}
# 相違点/類似点を見つけるためにリストを比較します # "key":"value" ペアがない {} は setmenu = {'pancakes', ' を作成しますハム', '卵' , 'ベーコン'}
new_menu = {'コーヒー', 'ハム', '卵', 'ベーグル', 'ベーコン'}
new_items = new_menu.difference(menu)print ('試してみてくださいnew', ', ' .join(new_items))# 結果: 新しいコーヒーをお試しください, Bagelsdiscontinued_items = menu.difference(new_menu)print ('申し訳ありませんが、もうありません', ', '.join(discontinued_items))# 結果: 申し訳ありませんが、panckes はもうありません
old_items = new_menu.intersection(menu)print ('Or get the Same old', ', '.join(old_items))# 結果: または、同じ古い卵、ハム、baconfull_menu = new_menu.union(menu) print ('一度は、', ','.join(full_menu)を提供しました)
3.namedtuple 名前を使用して要素のコンテンツにアクセスできるタプルのサブクラスを生成します。非常に便利です。
import collectionshttp:
LightObject = collections.namedtuple('LightObject', ['shortname', 'otherprop'])
n = LightObject(shortname = 'something', otherprop = 'something else')
n.shortname # something
4, deque 二重セグメントキューの最大の利点は、先頭からオブジェクトを追加および削除できることです。 .popleft() # '1'd.appendleft ('7')print d # deque(['7','2','3','4','5','6'])
5. Counter もコレクション内にあり、主にカウントするために使用されます
c = collections.Counter('abcab')print c #Couner({'a':2,'b':2,'c': 1}
elementsメソッドはイテレータを返し、Counterによって知られるすべての要素を生成します; most_common(n)は、最も一般的に使用される入力値と対応するカウントを含むシーケンスを生成します

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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