シーケンスは、プログラミングでよく使用されるデータ保存方法です。ほとんどすべてのプログラミング言語は、C や Basic の 1 次元配列や 多次元配列 などの表形式のデータ構造を提供します。 Python 言語によって提供されるシーケンス型は、すべてのプログラミング言語の中で最も豊富で、最も柔軟で、最も強力です。
シーケンスとは、通常は関連付けられ、特定の順序で配置された一連の連続する値です。 Python で一般的に使用されるシーケンス構造には、リスト、タプルなどが含まれます。
タプルはリストに似ていますが、タプルが作成されると、その要素はどのメソッドでも変更できません。
タプルはリストと同じ方法で定義されますが、定義される場合、すべての要素は角かっこではなく一対のかっこ「(」と「)」で囲まれます。
タプルの作成と削除
「=」を使用してタプルを変数に割り当てます
>>>a_tuple= ('a', )
>>> a_tuple
( ' a',)
>>>a_tuple= ('a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example')
>>> a_tuple
('a ' 、'b'、'mpilgrim'、'z'、'example')
>>> a=3
>>> 3、
>
('a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g')>>> -1、-4、6、7.5、-2.3、9、-11]>タプル(aList)(-1、-4、6、7.5、-2.3、9、-11 )タプルを削除するにはdelを使用しますオブジェクト
、タプル要素は削除できませんタプル内のデータは、一度定義されると変更できません。 タプルには、append()、extend()、insert() などのメソッドがありません。また、タプルに要素を追加することはできません。タプルには、remove() メソッドや Pop() メソッドがありません。また、del 操作はできません。タプル要素に対して実行される場合、タプルから要素を削除することはできません。 組み込みの tuple() 関数はリスト パラメーターを受け入れて同じ要素を含むタプルを返しますが、list() 関数はタプル パラメーターを受け入れてリストを返します。実際には、tuple() はリストを凍結し、list() はタプルを溶かします。 タプルの利点タプルはリストよりも高速です。一連の定数 値を定義し、それを反復処理するだけでよい場合は、通常、リストの代わりにタプルを使用します。
変更する必要のないデータのタプル「書き込み保護」により、コードがより安全になります。 一部のタプルは辞書キーとして使用できます (特に、文字列
、数値、その他のタプルなどの不変データを含むタプル)。リストは不変ではないため、リストを辞書キーとして使用することはできません。以上がPython言語によるタプルシーケンス構造の詳細な説明と例の詳細内容です。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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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