この章では、Python 文字列 の書き方と処理について紹介します。その前に、やっかいな 文字エンコーディング の問題を解決した後、Python 文字列について勉強します。
最新の Python 3 バージョンでは、文字列は Unicode でエンコードされます。つまり、Python 文字列は複数の言語をサポートします。例:
>>> print('包含中文的str') 包含中文的str
単一文字の encoding について、Python は、文字の整数表現 chr()## を取得する ord() 関数を提供します。 #関数はエンコーディングを対応する文字に変換します:
>>> ord('A') 65 >>> ord('中') 20013 >>> chr(66) 'B' >>> chr(25991) '文'文字の整数エンコーディングがわかっている場合は、str を 16 進数で記述することもできます:
>>> '\u4e2d\u6587' '中文'2 つの記述方法は完全に同等です. . Python の文字列
型は str なので、メモリ上では Unicode で表現され、1 文字が数バイトに相当します。ネットワーク経由で送信したり、ディスクに保存したりする場合は、str をバイト単位のバイトに変更する必要があります。 Python では、バイト型データに対して単一引用符または b プレフィックスが付いた二重引用符を使用します:
x = b'ABC'
'ABC' と b'ABC' を区別するように注意してください。前者は str で、後者は str です。内容は前者と同じように表示されますが、バイトの各文字は 1 バイトしか占有しません。
Unicode で表現された Str は、encode() メソッドを使用して指定したバイトにエンコードできます。例:
>>> 'ABC'.encode('ascii') b'ABC' >>> '中文'.encode('utf-8') b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' >>> '中文'.encode('ascii') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)
純粋な英語の str は、ASCII を使用してバイトにエンコードでき、内容は同じです。中国語を含む str は、UTF-8 を使用してバイトにエンコードできます。中国語を含む Str は ASCII でエンコードできません。中国語のエンコードの範囲が ASCII エンコードの範囲を超えているため、Python はエラーを報告します。
バイト単位の場合、ASCII文字として表示できないバイトは\x##で表示されます。
逆に、ネットワークまたはディスクからバイト ストリームを読み取る場合、読み取られるデータはバイトです。バイトを str に変更するには、decode() メソッドを使用する必要があります:
>>> b'ABC'.decode('ascii') 'ABC' >>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8') '中文'
bytes にデコードできないバイトが含まれている場合、decode() メソッドはエラーを報告します:
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8') Traceback (most recent call last): ... UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte
上記は Python 文字列プログラミングの問題です。
以上がPython 文字列と関係することの詳細内容です。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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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