Guibs の Python learning_list
# 列表# 列表由一系列按特定顺序排列的元素组成, 其中元素和元素之间可以没有任何关系 # 在 Python 中, 用方括号 [] 来表示列表, 并用逗号 , 分隔其中的元素 languages = ['swift', "python", "objective-C"] print(languages) # 访问列表元素# 列表是有序集合, 因此要访问列表的任何元素, 只需将该元素的位置或索引告诉 Python 即可# 在 Python 中, 第一个元素的索引是0print(languages[0]) print(languages[1]) print(languages[2])# 当列表不为空时:# 将索引设置为-1, 可以返回 Python 列表的最后一个元素print(languages[-1]) # 将索引设置为-2, 可以返回 Python 列表的倒数第二个元素print(languages[-2])# 将索引设置为-3, 可以返回 Python 列表的倒数第三个元素print(languages[-3]) # 使用列表中的元素wanna_use = "I'd like to use " + languages[1].title() + "."print(wanna_use)# 添加、修改、删除元素 # 修改列表元素motorcycles = ['honda', 'yamaha', 'suzuki'] print(motorcycles) motorcycles[0] = 'ducati'print(motorcycles)# 添加列表元素# 在列表末尾添加# [.append()]motorcycles.append('yamaha') print(motorcycles)# 在列表中插入元素# [.insert()]motorcycles.insert(1, "hl") print(motorcycles)# 删除列表元素# [del]print(motorcycles)del motorcycles[1] print(motorcycles)# 删除指定元素并返回被删除的值# [.pop()]poped_motor = motorcycles.pop(0) print(poped_motor)# 根据值删除元素# [.remove()]# 只会删除第一个出现的与该值匹配的元素print(motorcycles) motorcycles.remove('yamaha') print(motorcycles)# 组织列表# 对列表进行永久排序# [.sort()]cars = ['bmw', 'audi', 'toyota', 'mini'] print(cars) cars.sort() print(cars)# 倒叙cars.sort(reverse=True) print(cars)# 使用sorted() 列表进行临时排序cars2 = ['bmw', 'audi', 'toyota', 'mini'] print(cars2) print(sorted(cars2)) print(cars2)# 倒叙print(sorted(cars2, reverse=True))# 永久反转列表顺序# [.reverse()]foods = ['apple', 'pear', 'banana'] print(foods) foods.reverse() print(foods)# 确定列表的长度# [len()]print(len(foods))# 使用列表时, 避免索引错误# 操作列表 # 遍历整个列表magicians = ['alice', 'david', 'carolina']for magician in magicians: print(magician.title() + ", that was a great trick!") print("I can't wait to see your next trick\n") print("Thank you everyone")# 创建数值列表# 生成一系列数字# [range()]for value in range(1, 5): print(value) # 1, 2, 3, 4# 指定步长for value in range(1, 5, 2): print(value) # 1 3# 使用函数 list() 将 range() 的结果转换为列表numbers = list(range(1, 6)) print(numbers)# 数字列表处理numbers = [1, 3, 2, 7, 4, 5, 6] print(max(numbers)) # 最大值print(min(numbers)) # 最小值print(sum(numbers)) # 求和# 列表解析squares = [value**2 for value in range(1, 10)] print(squares)# 使用列表的一部分# 切片 [要创建切片, 可指定要使用的第一个和最后一个元素的索引+1]computers = ['Macbook', 'Macbook Pro', 'iMac', 'Mac Pro'] print(computers[1:2]) # 获取 1 <= 索引 < 2 的元素print(computers[1:]) # 获取 1 <= 索引 的元素print(computers[:2]) # 获取 索引 < 2 的元素print(computers[:-1]) # 获取最后一个元素之前的元素print(computers[-3:]) # 获取最后三个元素# 遍历切片for computer in computers[1:3]: print(computer.upper())# 复制列表# 通过创建一个省略索引限制的切片wanna_food = ['apple', 'pear', 'banana'] print(wanna_food) buy_food = wanna_food[:] print(buy_food)# 若不使用切片. 直接将旧列表赋值到新数组, 则相当于直接引用同一列表, 而非拷贝副本
上記は Guibs の Python learning_list の内容です。その他の関連コンテンツについては、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) をご覧ください。

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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