今回はPythonの標準数値型の文字列str()についてお話しますので、これからPythonに触れようという方の参考になれば幸いです。
Python 文字列 (文字列):
Python 文字列は、数字、文字、アンダースコアで構成される文字列で、通常は次のように記録できます:
s="a1a2···an"(n>=0)
(文字列はプログラミング言語でテキストを表すデータ型です)
Python 文字列には 2 つの値の順序があります:
1. 左から右へ インデックスは 0 から始まり、次のようになります。デフォルトであり、最大範囲は文字列長から 1 を引いた値です。
2. 右から左へのインデックスはデフォルトで -1 から始まり、最大範囲は文字列の先頭です。
文字列から文字列のセクションを取得したい場合は、[head subscript: tail subscript] を使用して目的の文字列をインターセプトできます。ここで、head subscript は 0 から計算されます。これは正の値または負の数。末尾の添字が空の場合、先頭と末尾が取得されることを意味します。 ([先頭の添字:末尾の添字] インターセプトした文字列には、先頭以下の表の文字は含まれますが、末尾の添字の文字は含まれません。末尾の添字に書かれた数字より前の文字が取得されます。)説得力のない例は次のとおりです:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- s = '1458592158' print s[2:6]
上記の例の出力結果は次のとおりです:
5859
コロンで区切られた文字列を使用すると、Python は新しいオブジェクトを返し、結果には次のものが含まれますオフセットでマークされた連続したコンテンツの場合、左端には下側の境界線が含まれます。
上記の結果には s[1] の値 b が含まれており、得られる最大範囲には末尾の添字 (s[5] の値 f) は含まれません。
プラス記号 ( ) は文字列連結演算子、アスタリスク (*) は繰り返し演算 です。次の例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- str = 'Hello World!' print str # 输出完整字符串 print str[0] # 输出字符串中的第一个字符 print str[2:5] # 输出字符串中第三个至第五个之间的字符串 print str[2:] # 输出从第三个字符开始的字符串 print str * 2 # 输出字符串两次 print str + "TEST" # 输出连接的字符串
上記の例の結果は次のとおりです:
Hello World! H llo llo World! Hello World!Hello World! Hello World!TEST
上記の内容は、Python 文字列の例と応用例です。 Pythonに触れてみてください。
以上がPython 変数の型 - Python 文字列 str() の使用法 (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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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