この記事は主に Python のモジュール string.py の詳細な説明に関する関連情報を紹介しており、必要な方は以下を参照してください。
1. 使用法
文字列定数:
import string print(string.ascii_lowercase) print(string.ascii_uppercase) print(string.ascii_letters) print(string.digits) print(string.hexdigits) print(string.octdigits) print(string.punctuation) print(string.printable)
結果
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 0123456789 0123456789abcdefABCDEF 01234567 !"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&'()*+,- ./:;<=>?@[\]^_`{|}~
2. late クラス:
実際には、Template クラス, フォーマットされた文字列と文字列オブジェクトのformat()
方法做对比,可以帮助更好地理解。首先,新建一个python文件:string_template.py
,
を使用して、その中に次の内容を書き込むことができます:
import string values = {'var': 'foo'} t = string.Template(""" Variable : $var Escape : $$ Variable in text: ${var}iable """) print('TEMPLATE:', t.substitute(values)) s = """ Variable : %(var)s Escape : %% Variable in text: %(var)siable """ print('INTERPOLATION:', s % values) s = """ Variable : {var} Escape : {{}} Variable in text: {var}iable """ print('FORMAT:', s.format(**values))
次に、Pythonコマンドラインに次のように入力します:
$ python string_template.py
結果
TEMPLATE: Variable : foo Escape : $ Variable in text: fooiable INTERPOLATION: Variable : foo Escape : % Variable in text: fooiable FORMAT: Variable : foo Escape : {}
3 つすべてに文字列の書式設定の効果があることがわかります。 3 つの修飾子が異なるだけです。 Template クラスの良い点は、 を通じて クラスを継承でき、インスタンス化後にその修飾子をカスタマイズでき、さらに 変数 の名前形式の 正規表現 を定義できることです。
string_template_advanced.py の例:
import string class MyTemplate(string.Template): delimiter = '%' idpattern = '[a-z]+_[a-z]+' template_text = ''' Delimiter : %% Replaced : %with_underscore Igonred : %notunderscored ''' d = { 'with_underscore': 'replaced', 'notunderscored': 'not replaced', } t = MyTemplate(template_text) print('Modified ID pattern:') print(t.safe_substitute(d))
まず、上記の Python ファイルについて説明します。その中で MyTemplate クラスが定義されており、文字列の Template クラスを継承し、その 2 つのフィールドをオーバーロードします。 Delimiter は修飾子で、以前の '$' の代わりに '%' として指定されます。 次に、idpattern は変数の形式指定です。
結果
$ python string_template_advanced.py Modified ID pattern: Delimiter : % Replaced : replaced Igonred : %notunderscored
notunderscored が置き換えられなかったのはなぜですか?その理由は、クラスを定義するときに、idpattern にアンダースコア '_' を指定するように指定していますが、変数名
以上がPython のモジュール string.py の詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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