2 つの一般的なもの
最初のもの: 数値演算 1 % 3 は、剰余 (剰余) を取得するモジュラー演算を指します。
>>> 7%2 1
2 番目の型: 文字列操作 'abc %s' % 'abc' '%s' は、このコード行のプレースホルダーの結果と似ています。
次は型コードです。
%s 文字列 (str を使用) () 表示)
%r 文字列 (repr() で表示)
%c 単一文字
%b 2 進整数
%d 10 進整数
%i 10 進整数
%o 8 進整数
%x 16 進整数
%e 指数 (底を e と書きます)
%E 指数 (底を E と書きます)
%f 浮動小数点数
%F浮動小数点数、上記と同じ %g 指数 (e) または浮動小数点数 (表示長による)
%G 指数 (E) または浮動小数点数 (表示長による)
%%文字 "%"
例
>>> print("%6.3f" % 2.3) 2.300
最初の "%" 以降の内容は表示形式の説明、6 は表示幅、3 は小数点の数、f は浮動小数点ですポイント番号型
2つ目の「%」以降は表示内容のソース、出力結果は右寄せ、2.300の長さは5なので前にスペースが入ります
簡単に言えば、これは文字列の特定の位置に他の変数を配置して新しい文字列を生成する操作です。例:
n = "Aki" "My name is %s" % n
这段代码首先定义了一个名为n的变量,内容为Aki。然后下方的字符串中有一个%s,他的含义是“这里将被替换成一个新的字符串”,用作替换的内容放在字符串后面的%后面,就是那个n。所以最终这个字符串会变成My name is Aki。
以上がPython のパーセント記号は何を意味しますか?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は学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

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。


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