pythonとの出会いメモ:
シーケンス: list, string, tuple
len(d),d[id],del d[id],data in d
関数:
cmp(x,y),
len(seq),
list(seq) は文字列に基づいてリストを作成します,
max(args),
min(args),
reversed(seq),
sorted(seq)、
tuple(seq)
Listメソッド:
append()最後にオブジェクトを追加、
count()オブジェクト数、
extend()最後にリストを追加、
index()最初に一致オブジェクトの位置、
insert() はオブジェクトを挿入、pop() はオブジェクトを削除、
デフォルトは最後、remove() は最初に一致したオブジェクトを削除、
reverse() は逆順に保存、
sort() リストの並べ替えは返されません、
sorted() はソートされたリストを返しますが、リストは変更されません
タプル: タプルは変更できません
tuple() パラメータはシーケンスまたはタプルであり、タプルを返します
String: 文字列は不変です
find() メソッド、検索文字列、-1を返さない、カーソルを返す
join()メソッド、要素を追加する、追加された要素の文字列を返す
lower()メソッド、文字列の小文字バージョンを返す
replace()メソッド、文字列置換後に一致する文字列を返す
split()メソッド、文字列をシーケンスに分割、joinの逆メソッド
Dictionary:
len(d),d[id],del d[id],data in d
メソッド:
copy () コンテンツを直接コピーすると (a=b)、実際には、指定されたキー値を使用して同じアドレス
fromkeys([],[]) を指すアドレスのコピーになります。辞書を初期化します。パラメータ 1 はキー値のシーケンス、パラメータ 2 は初期化された値、デフォルトは none です
辞書にアクセスするための get (key) メソッド、必須のメンバーはエラーを報告しません、
has_key() は同等ですd
items() はすべての辞書をリストとして返します
keys() はすべてのキーをリストとして返します
pop() はキー値に対応するキーと値を削除します
popitem() は削除するランダムな項目を返します
setdefault ( key, data) は get() と同じですが、ランダムなキー値を設定できません
z.update(y) は 1 つの辞書を使用して別の辞書を更新し、y を使用して z
values() は値を返しますリスト形式で辞書に掲載
以上がPythonシーケンス、辞書学習メモの詳細内容です。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は学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

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。


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