この記事では、主に Python での文字列接続の 3 つの方法、その効率、および適用可能なシナリオの詳細な説明を紹介します。一定の参考価値があり、興味のある友人は参照できます。
Python の文字列連結メソッドには、一般に次の 3 つのメソッドがあります:
メソッド 1: プラス (+) 演算子を介して直接接続する
website = 'python' + 'tab' + '.com'
メソッド 2: join メソッド
方法 3:
listStr = ['python', 'tab', '.com'] website = ''.join(listStr)
3 つの方法の違いについて話しましょう
方法 1 はシンプルで直接使用できますが、インターネット上の多くの人がこう言っています。メソッドは非効率的です
Python で文字列を接続するために + を使用するのが非効率的である理由は、Python の文字列は不変型であるため、2 つの文字列を接続するために + を使用すると、新しい文字列をメモリに再度適用する必要があります。連続する文字列が多い場合 (a+b+c+d+e+f+...)、効率の低下は避けられません
方法 2、使用方法は少し複雑ですが、複数の文字を接続する場合は効率的です。メモリ アプリケーションは 1 つだけです。そして、リストの文字を接続する場合は、この方法を最初の選択肢にする必要があります
方法 3: 文字列の書式設定、この方法は非常に一般的に使用されます。私もこの方法をお勧めします
次の実験は、文字列を説明するために使用されます。接続効率の問題。
比較対象: plus接続 VS join接続
Pythonバージョン: python2.7
システム環境: CentOS
実験1:
website = '%s%s%s' % ('python', 'tab', '.com')
結果:
0.64 1695976257
0.341440916061
実験 2:
# -*- coding: utf-8 -*- from time import time def method1(): t = time() for i in xrange(100000): s = 'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab'+'pythontab' print time() - t def method2(): t = time() for i in xrange(100000): s = ''.join(['pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab','pythontab']) print time() -t method1() method2()
結果:
0.0265691280365
0.0522091388702
上記の 2 つの実験では、まったく異なる結果が得られました。 2 つの実験の唯一の違いは、文字数です。文字列接続。
結論: 複数の文字列接続を連続して実行すると、プラス記号接続の効率が低くなります。接続数が少ない場合、プラス記号接続の効率は結合接続よりも高くなります
上記が全体の内容です。この記事が皆さんの学習に役立つことを願っています。また、皆さんが PHP 中国語 Web サイトをサポートしてくれることを願っています。
Python の文字列連結の 3 つの方法とその効率性、適用可能なシナリオの詳細については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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