この記事の内容は Python の組み込みモジュールに関するものです。必要な友達はこの記事の内容を参照してください
タイム スタンプ time.time()# 秒出力されるのは、1970 年から始まる番号です
time.localtime()# は構造化された時間を表示し、ローカル時間 time.gmtime()# も構造化された時間を表示しますが、それは世界標準時です 構造化された時間time タイムスタンプに変換します、time.mktime(time.localtime())構造化時間を文字列 time に変換します、time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()) Convert文字列時刻を構造化時刻に変換、time.strptime("2018:04:03:15:00:00","%Y:%m:%d:%X")時刻を直感的に表示: time.asctime() ; time.ctime() datetime モジュールの datetime の now メソッドは、現在時刻を表示することもできます>>> import time >>> time.time() 1522738511.5656116 >>> t = time.localtime()#显示结构化时间,可以取出 >>> t time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=14, tm_min=55, tm_sec=58, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0) >>> t.tm_year 2018 >>> t.tm_yday 93 >>> t1 = time.gmtime() >>> t1 time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=7, tm_min=1, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0) >>> #将结构化时间转换成时间戳 >>> t2 = time.mktime(time.localtime()) >>> t2 1522740660.0 >>> t3 = time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()) >>> t3 '2018-04-03 15:35:24' >>> t4 = time.strptime("2018:04:03:15:00:00","%Y:%m:%d:%X") >>> t4 time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=15, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=-1) >>> t5 = time.asctime() >>> t5 'Tue Apr 3 15:43:20 2018' >>> t6 = time.ctime() >>> t6 'Tue Apr 3 15:43:35 2018' >>> import datetime >>> t7 = datetime.datetime.now() >>> t7 datetime.datetime(2018, 4, 3, 15, 45, 39, 99611) >>>
random module
os module
sys module
json module
モジュール
ret = re.findall('xiaom','xaiosmmkxiaomdshaid')print(ret)#元字符:^ $ * + ? {} [] \ ( ) \
正の正規表現、初心者チュートリアルを参照してください
x ml モジュール
と json モジュールには同様の機能があり、 XML はデータ構造を区別するために を使用します
以上がPythonの組み込みモジュールの詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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