タプルとリストの唯一の違いは、リストは変更できる、タプルは変更できない、他の関数はリストと同じであるということです
タプルを作成する2つの方法
最初の方法
ages = (11, 22, 33, 44, 55)
2番目の方法
ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55))
もしあればは祖先内の 1 つの要素にすぎない場合、カンマを追加する必要があります。追加しない場合は文字列になります。
In [1]: t = (1) In [2]: t Out[2]: 1 In [3]: type(t) Out[3]: int In [4]: t = (1,) In [5]: t Out[5]: (1,) In [6]: type(t) Out[6]: tuple
タプルのメソッド
リスト内の要素の出現数を表示
count(self, value):
属性 | 説明 |
---|---|
value | の価値要素 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages (11, 22, 33, 44, 55) >>> ages.count(11) 1
タプル内の要素の位置を検索します
index(self, value, start=None, stop=None):
Attribute | Description |
---|---|
値 | 要素の値 |
start | 開始位置 |
stop | 終了位置 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages.index(11) 0 >>> ages.index(44) 3
リストのネスト
>>> T = (1,2,3,4,5) >>> (x * 2 for x in T) <generator> at 0x102a3e360> >>> T1 = (x * 2 for x in T) >>> T1 <generator> at 0x102a3e410> >>> for t in T1: print(t) ... 2 4 6 8 10</generator></generator>
タプルのネストの変更
タプルの要素は変更できませんはい、ただしタプル要素の要素は変更可能です
>>> tup=("tup",["list",{"name":"ansheng"}]) >>> tup ('tup', ['list', {'name': 'ansheng'}]) >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}] >>> tup[1].append("list_a") >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}, 'list_a']
タプルの要素自体は変更できませんが、タプルの要素がリストまたは辞書の場合は変更できます
スライスをその場で変更することはできません変数型
>>> T = (1,2,3) >>> T = T[:2] + (4,) >>> T (1, 2, 4)
Python フルスタック シリーズのその他のタプル データ型については、PHP 中国語 Web サイトの関連記事に注目してください。

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。

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