1. タプルを作成します
tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000); tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ); tup3 = "a", "b", "c", "d";
空のタプルを作成します
tup1 = ();
タプルに要素が 1 つしか含まれていない場合は、曖昧さを排除するために要素の後にカンマを追加する必要があります
tup1 = (50,);
タプルは文字列と似ており、添字インデックスが始まります0 から、インターセプト、結合などが可能です。
2. タプルにアクセスします
次の例に示すように、タプルは添え字インデックスを使用してタプル内の値にアクセスできます:
#!/usr/bin/python tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000); tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ); print "tup1[0]: ", tup1[0] print "tup2[1:5]: ", tup2[1:5] #以上实例输出结果: #tup1[0]: physics #tup2[1:5]: [2, 3, 4, 5]
3. タプルの要素値は変更できません。次の例に示すように、タプルを接続して結合することはできます。
#!/usr/bin/python tup1 = (12, 34.56); tup2 = ('abc', 'xyz'); # 以下修改元组元素操作是非法的。 # tup1[0] = 100; # 创建一个新的元组 tup3 = tup1 + tup2; print tup3; #以上实例输出结果: #(12, 34.56, 'abc', 'xyz')4. タプルを削除します
タプル内の要素値を削除することはできませんが、del ステートメントを使用して要素を削除することができます。次の例に示すように、タプル全体:
#!/usr/bin/python tup = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000); print tup; del tup; print "After deleting tup : " print tup;#Above インスタンス タプルが削除されると、出力変数には例外情報が含まれます。出力は次のようになります:
#('physics', 'chemistry', 1997, 2000 )
#tup の削除後 :
#Traceback (最新の呼び出しは最後):
# ファイル "test.py"、9 行目、
# print tup;
#NameError: 名前 'tup' が定義されていません[/code]
5. タプル演算子
は文字列と同じで、+ 記号と * 記号を使用してタプル間の演算を実行できます。これは、それらを結合してコピーして、新しいタプルを作成できることを意味します。
タプルはシーケンスでもあるため、以下に示すように、タプル内の指定された位置にある要素にアクセスしたり、インデックス内の要素のセクションをインターセプトしたりできます。
L = ('spam', 'Spam', 'SPAM!')
7. 終了区切り文字はありません以下に示すように、署名されていないオブジェクトはカンマで区切られてタプルになります:
#!/usr/bin/python print 'abc', -4.24e93, 18+6.6j, 'xyz'; x, y = 1, 2; print "Value of x , y : ", x,y;
上記の例では結果が許可されます:
abc -4.24e+93 (18+6.6j) xyz Value of x , y : 1 2
8. タプル組み込み関数
Python タプル組み込み関数1, cmp(tuple1, tuple2): 2 つのタプル要素を比較します。
2. len(タプル): タプルの要素数を計算します。
3. max(タプル): タプル内の要素の最大値を返します。
4. min(タプル): タプル内の要素の最小値を返します。
5. tuple(seq): リストをタプルに変換します。
9. 別の解釈
タプルは list に非常に似ていますが、タプルは一度初期化されると変更できません。たとえば、クラスメートの名前もリストされます:
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
さて、タプルは「クラスメイト」です。 " は変更できません。append() や insert() のようなメソッドはありません。その他の要素の取得方法はリストと同様です。classes[0]、classes[-1]は通常通り使用できますが、他の要素に代入することはできません。
不変タプルの意味は何ですか?タプルは不変であるため、コードはより安全です。可能であれば、リストの代わりにタプルを使用してください。タプルの罠: タプルを定義するときは、次のようにタプルの要素を定義時に決定する必要があります:
>>> t = (1, 2) >>> t (1, 2)
空のタプルを定義したい場合は、():
>>> t = () >>> t ()
と書くことができます。要素が 1 つだけのタプルを定義する必要があります。次のように定義すると、
>>> t = (1) >>> t 1
はタプルではなく、数値 1! を定義します。これは、括弧 () が数式内でタプルと括弧の両方を表すことができ、曖昧さが生じるためです。そのため、Python では、この場合は括弧に従って計算が実行され、計算結果は当然 1 になると規定されています。
そのため、あいまいさを排除するために要素が 1 つだけのタプルを定義する場合は、カンマを追加する必要があります。>>> t = (1,) >>> t (1,)
Python は、数学的な計算の括弧の意味での誤解を避けるために、要素が 1 つだけのタプルを表示するときにもカンマを追加します。
「変数」タプルを見てみましょう:
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
このタプルには、定義時に 3 つの要素、つまり 'a'、'b'、およびリストがあります。タプルは一度定義されると不変であるという意味ではないでしょうか?なぜ後から変わったのでしょうか?
心配しないでください。まず、定義時にタプルに含まれていた 3 つの要素を見てみましょう:
リストの要素 'A' と 'B' を 'X' に変更すると、 'Y'、タプルは次のようになります。
表面的には、タプルの要素は確かに変更されていますが、実際には、変更されたのはタプルの要素ではなく、リストの要素です。先頭のタプルが指すリストは他のリストに変化していないため、タプルのいわゆる「不変」とは、タプルの各要素が決して変化しないことを意味します。つまり、「a」を指す場合、「b」を指すように変更することはできません。リストを指す場合、他のオブジェクトを指すように変更することはできません。ただし、それが指すリストは変数です。
Python タプル操作のより詳細な説明については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

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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