この記事では、Python の三項演算子について詳しく説明します
Python には三項記述子がありませんが、シミュレーションを通じて実装できます。
それらの 1 つは次のとおりです:
(X および V1) または V2
通常、エラーは発生しませんが、記事には、V1="" の場合に問題が発生することも記載されています
例:
print (True and '') または 'V'
print (False および '') または 'V'
出力は常に次のとおりです: V
完璧な解決策は、「Python コア プログラミング」で説明されています:
V1 if expression (C ? ヴァン ロッサムは、プログラマーが簡単に間違いを犯さないようにコードはシンプルにしておくべきだと信じていたため、そのような機能の追加を常に拒否しました。しかし、10 年以上経った後、主に人々が使用しようとしたため、彼は断念しました。
and and or を使用してシミュレートしますが、FAQ によると、正しい方法 (唯一ではありません) は(C and [X] or [Y])[0] です。コミュニティがそのような構文に同意していないということです (さまざまな解決策が記載されている PEP 308 を参照してください。) 人々は Python でのこの問題に対する大きな訴えを表明しました
Guido van Rossum は最終的に最も有望な構文を選択しました (( PEP によると、「このレビューでは、さまざまなアプリケーションや、さまざまなプログラマーによって完成されたコードを含む、多数の実世界のケースが検討されています。」 Python 2.5 の統合構文は次のように決定されています: もう十分~以上がPython 三項演算子の詳細な紹介の詳細内容です。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。

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

toensurepythonscriptsbehaveCorrectlyAcrossDevelosment、staging、and Production、usetheseStrategies:1)環境variablesforsimplestetings、2)configurationfilesforcomplexsetups、and3)dynamicloadingforadaptability.eachtododododododofersuniquebentandrequiresca

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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