Python は、ソフトウェア開発で頻繁に使用されるいくつかの関数を定義するインライン モジュール ビルインを提供します。これらの関数は、データ型変換、データ計算、シーケンス処理などを実現するために使用できます。
ビルドインモジュールの組み込み関数:
1. apply(): 変数パラメータリストを使用して関数を呼び出し、タプルまたはシーケンスにパラメータを格納できます。適用タプルパラメータは、 sum() のパラメーター
#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- def sum(x=1,y=2): return x+y print apply(sum,(1,3))
2. filter(): 特定のシーケンスをフィルターできます。フィルターされた func() パラメーターは空にすることはできません。filter(func または None, sequence) –> list、tuple、string
#!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- def func(x): if x>0: return x print filter(func,range(-9,10))
3.reduce(): 連続処理の機能により、シーケンス内の要素に対する連続操作をループで処理できます。
rreee
func は、パラメータ シーケンスの連続演算が func() で実装されます。パラメータinitial の値が空でない場合、シーケンスは処理されます。関数 func() が最初に渡され、それが空の場合は初期値
複数のシーケンスの各要素に対して同じ操作を実行できます。そしてそれをリストとして返します。
複数のシーケンスが指定された場合、各シーケンスの要素は 1 対 1 に対応して計算されます。各シーケンスの長さが異なる場合は、短いシーケンスの後に「None」を追加してから
reduce(func,sequence[,initial]) –> value
を計算します。
PS: よく使用される組み込みモジュール関数: abs(x) x の絶対値を返します
apply(func[,args[,kwargs]]) 関数のパラメータをシーケンスに配置して渡します関数 bool([x]) に各値または式を bool 型に変換します。式 x が値の場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します
cmp(x,y) x,y obj.name のサイズを比較します。 eval(s[,globals[,locals]]) 式の値を計算
float(x) 数値または文字列をfloat型データに変換
hash(object) オブジェクトのハッシュ値を返す
help( [object] ) インライン関数のヘルプ説明を返します
id(x) オブジェクトの識別子を返します
input([prompt]) コンソールからの入力を受け入れ、入力値を数値に変換します
int(x) 数値を入力するか、変換します文字列を整数型に変換
len(obj) オブジェクトに含まれる要素の数
range([start,]end[,step]) リストを生成して返す
raw_input([prompt]) コンソールからの入力を受け入れる文字列型
reduce(func,sequence[,initial]) を返します --‑シーケンス
round (x, n=0) を累積するために使用できます。 ‐‐‐‐‐‐‐‐ cmp[,key[,reverse]]]) ソートされたリストを返す
sum(iterable[,start=0]) シーケンスの合計を返す
type(obj) オブジェクトのタイプを返す
xrange(start[, end [,step]]) この関数は range() に似ていますが、一度に 1 つの値を返します
zip(seq1[,seq2,…]) n 個のシーケンスをリストの要素として返します
Python の in 関数 簡単な使い方に関する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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