Python リストで一般的に使用されるメソッドには、リストの作成、新しい要素の追加、リスト内の値の表示、リスト内の要素の削除、並べ替えと反転、リストのスライスなどがあります。一般的に使用される Python データ型。角括弧内のカンマ区切り値として表示できます。次の記事では、Python のリストの一般的なメソッドを詳しく紹介します。一定の参考効果があるので、お役に立てれば幸いです。みんなに。
#[おすすめコース:
Python チュートリアル #]Python list の一般的な方法
(1) リストの作成
##異なるデータはカンマで区切って使用します。角括弧で囲みます。添字は 0 から始まります。最後の要素の添字は、-1
list = ['1',‘2,‘3’] list = [] //空列表
のように記述できます。 (2) 新しい要素を追加します
#新しい要素を追加するには 3 つのメソッドがあります。 append メソッド: リストの最後に要素を追加します。
list.append()insert メソッド: 指定された位置に要素を追加します。 、指定されていない場合は、リストの最後に
list.insert(n,'4')
extend メソッドを追加します。リスト 1 とリスト 2 の要素をマージします。
list1.extend(list2)
(3) 値を表示します。 in the list
print(list[n]) と同等です。添え字を使用することを意味しますリスト内の値にアクセスするためのインデックス
print(list.count(xx)): このリスト内の要素の番号を確認することを示します。要素が存在しない場合は、0## を返します。 #print(list.index(xx)): この要素の添字を検索することを示します。複数ある場合は、最初のものを返します。存在しない要素が見つかった場合は、エラーが報告されます
(4) リスト内の要素を削除list.pop(): 最後の要素を削除
list.pop(n): 添字を指定して削除指定された要素。存在しない要素を削除すると、エラーが報告されます。 list .remove(xx): リスト内の要素を削除します。同一の要素が複数ある場合は、最初の要素を削除します
del list[n]: 指定された添字に対応する要素を削除します
del list: リスト全体を削除します リストを削除するとアクセスできなくなります
#(5) 並べ替えと反転
list.reverse(): リストの反転を示しますlist.sort(): 並べ替えを示します (デフォルトでは昇順)
list.sort(reverse=True): 降順を示します
注: リストにはソートできない文字列と数値があります。ソートは同じタイプに対して行われます( 6) リストのスライス
スライスはリストの値の手法です name[n:m]: スライスに後続の要素の値が含まれていないことを示しますname[:m]: スライスの前の値がデフォルトの場合、
name[n:] が先頭から取得されることを示します。 : スライスの後の値がデフォルトの場合、最後まで取得されます name[:] : すべての値がデフォルトの場合、すべての name[n:m:s] が取得されることを意味します。一度に取得する多くの要素。s はステップ サイズを表します。ステップ長が正の数の場合、左から右に取得されます。ステップ長が負の数の場合、は右から左に取得されます注: スライスは文字列にも適用され、文字列には添え字もあります要約: 上記はこの記事の全内容です。みんな。以上がPythonの一般的なメソッド一覧の詳細内容です。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。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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