応用例:
1. アルファベットに従ってシーケンスを出力
2. レコードの複数のフィールドを並べ替える
よく使用される並べ替え関数:
sort()
sorted()
比較:
1.sorted() の適用範囲が広い
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
s.sorted([cmp[, key[, reverse]]])
例:
> ;>> 人 = [{'名前':'ジョン','年齢': 32}, {'名前':'アラン','年齢': 50}, {'名前': 'ボブ', ' 年齢':23}]
>>>sorted(persons, key=lambda x: (x['名前'], -x['年齢']))
[{'年齢': 50 , 'name': 'Alan'}, {'age': 23, 'name': 'Bob'}, {'age': 32, 'name': 'Jon'}]
sorted() が使用できます反復可能なオブジェクトの場合、sort() は通常、リストに対して機能します
>>> a = (1,2,4,2,3)
>>> a.sort()
Traceback (最新のもの)最後に呼び出します):
ファイル "
AttributeError: 'タプル' オブジェクトには属性 'sort' がありません
>>>sorted(a)
[1, 2 , 2, 3 , 4]
2.sorted() は並べ替えられたリストを返し、元のリストは変更されず、sort() は元のリストを直接変更します。
sort() は元のリストをコピーする必要がなく、消費メモリが少なく、非常に効率的です
>>> a=['1',1,'a',3,7,'n']
>>> 並べ替え(a)
[1, 3, 7, '1', 'a', 'n']
>>> a
['1', 1, 'a' , 3 , 7, 'n']
>>> a.sort()
>>> a
[1, 3, 7, '1', 'a', 'n']
3. sort() 関数とsorted() 関数の場合、パラメーター cmp よりもパラメーター キーを渡す方が効率的です。 cmp によって渡される関数は並べ替えプロセス全体で複数回呼び出されますが、これはコストが高くなります。キーは要素ごとに 1 回しか処理されません。
>>> 時間からインポートタイマー
>>> Timer(stmt="sorted(xs,key=lambda x:x[1])",setup="xs=range(100); xs=zip(xs,xs);").timeit(10000)
0.35391712188720703
>>> Timer(stmt="sorted(xs,cmp=lambda a,b: cmp(a[1],b[ 1]))",setup="xs=range(100);xs=zip(xs,xs);").timeit(10000)
0.4931659698486328
4.sorted() はさまざまなデータ構造を並べ替えることができます
辞書:
電話帳の電話番号を数値サイズで並べ替えます
>>> 電話帳 = {'Linda':'7750','Bob':'9345','Carol':'5834'}
> ;>> オペレーターからのインポート itemgetter
>>>sorted_pb=sorted(phonebook.iteritems(),key=itemgetter(1))
>>> '), ('Linda', '7750'), ('Bob', '9345')]
>>> ゲーム結果 = [['ボブ',95.00,'A'],['アラン',86.0,'C'],['マンディ',82.5,'A'],['ロブ ' ,86,'E']]
>sorted(gameresult, key=itemgetter(2, 1))
[['マンディ', 82.5, 'A'], ['ボブ', 95.0, ' A'], ['Alan', 86.0, 'C'], ['Rob', 86, 'E']]
... '張': ['E',2],
... '王':['p',3],
... 'ドゥ':[ ' C',2]}
>>> 演算子から import itemgetter
>>> selected(mydict.iteritems(),key=lambda(k,v):operator.itemgetter(1)(v ) )
[('張', ['E', 2]), ('ドゥ', ['C', 2]), ('王', ['p', 3]), ('李' , ['M', 7])]
... {"名前":"デビッド","勝ち":3,"負け":5,"評価":57.00} ]
>>> オペレーターインポートアイテムゲッターから>>>sorted(gameresult,key=itemgetter("評価","名前"))
[{'wins': 3, '評価': 57.0 , '名前': 'デビッド', '負け': 5}, {'勝ち': 10, '損失': 3, '名前': 'ボブ', '評価': 75.0}]
>>> ;
その他の Python ソート sort() およびsorted() 関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

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。


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