文字列操作
文字列は本質的にタプルですが、文字列には多くの「操作」があります。最も直感的なのは文字列演算と * 演算で、それぞれ繰り返しと連結を表します。>>> my_string = "Hi Medium..!" >>> print(my_string * 2) Hi Medium..!Hi Medium..! >>> print(my_string + " I love Python" * 2) Hi Medium..! I love Python I love Pythonさらに、逆文字列を取得したい場合は、インデックス付けに [::-1] を直接使用することもできます。
>>> print(my_string[::-1]) !..muideM iH>>> my_list = [1,2,3,4,5] >>> print(my_list[::-1]) [5, 4, 3, 2, 1]リスト要素がすべて文字列の場合、 join() メソッドを使用してすべての要素を結合します:
>>> word_list = ["awesome", "is", "this"] >>> print(' '.join(word_list[::-1]) + '!') this is awesome!上記と同様に、.join() メソッドを使用してリスト要素を結合します。ここで、『 』は接続方法がスペースであることを示します。 。実際、自然言語処理ではこの方法がよく使われており、例えば文章を文字に分割する場合、後処理のマージではjoin()を使う必要があります。 関連する推奨事項: 「
Python 基本チュートリアル 」
リストの理解
リストの使用方法がわからない場合まだ理解が浅いので、すぐに学びましょう。この記事の著者が「この方法を初めて学んだとき、私の世界はすべて変わりました。」と述べたように、リスト理解は本当に非常に強力です。通常の方法よりも速いだけでなく、直感的でもあり、可読性も非常に優れています。リストを反復処理して計算を行う場合は、これを使用します。 変数を 2 乗して 5 を加算する単純な関数を定義することから始めます。>>> def stupid_func(x): >>> return x**2 + 5この関数をリスト内の奇数項目に適用する場合、リスト内包表記は使用されません。数式の場合、通常は次の形式で記述します:
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5] >>> new_list = [] >>> for x in my_list: >>> if x % 2 != 0: >>> new_list.append(stupid_func(x)) >>> print(new_list) [6, 14, 30]しかし、リスト内包表記を取得したので、上記のコードは次のように同等に変更できます:
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5] >>> print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0]) [6, 14, 30]リスト内包表記の一般的な構文[リスト内の項目の式] として表現できます。ブール条件ステートメントを追加する場合は、上記の構文を [リスト内の項目の式 if 条件付き] に変更できます。その構造は実際には次と同等です。
>>> for item in list: >>> if conditional: >>> expression上記のリストの内包表記はさらに簡略化できます。つまり、新しい関数を定義する必要はありません。
>>> print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0]) [6, 14, 30]
Lambda と Map
Lambda は匿名関数で、少し奇妙に見えるかもしれませんが、一度理解すると非常に直感的で強力になります。 一般に、Lambda 関数は比較的小さいため、関数名を定義する必要はありません。では、なぜ匿名関数が必要なのでしょうか?簡単に言うと、Lambda はほとんどの場合直感的な操作を実行するため、標準の関数定義は必要なく、新しい関数名を再度呼び出す必要もありません。 上記の正方形に 5 を加えたものを例として考えてみましょう。以前に標準関数 def folk_func(x) を定義しましたが、今度は Lambda 匿名関数を試すことができます:>>> stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5) >>> print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)]) [6, 14, 30]上の表現を使いますか?その主な理由は、いくつかの単純な操作を実行したいときに、実際の関数を定義せずに実行できることです。たとえば、リスト要素を並べ替えるには、sorted() メソッドを使用するのが直感的な方法です。
>>> my_list = [2, 1, 0, -1, -2] >>> print(sorted(my_list)) [-2, -1, 0, 1, 2]これは、デフォルトでは大から小、または小から大の順にのみ並べ替えることができますが、ラムダ式の助けを借ります。 、より自由な並べ替え基準を実現できます。以下に示すように、最小平方数に従ってリストを並べ替えます。平方数は Lambda 関数を使用して定義し、sorted() メソッドに並べ替え方法を指示します。
>>> print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2)) [0, -1, 1, -2, 2]Map は、リストなどの他のシーケンス要素に関数を適用する単純な関数です。 2 つのリストがあり、2 つのリストの対応する要素を乗算したい場合、ラムダ関数とマップを使用してこの機能をすばやく実現できます。
>>> print(list(map(lambda x, y : x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6]))) [4, 10, 18]上記のコードは、そうでない場合でも非常にエレガントです。両方を使用する または、一般的な式は次のように記述する必要があります。
>>> x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6] >>> z = [] >>> for i in range(len(x)): >>> z.append(x[i] * y[i]) >>> print(z) [4, 10, 18]
単一行の条件ステートメント
条件ステートメントを使用する場合、最も重要なのはおそらく次のように記述されます:>>> x = int(input()) >>> if x >= 10: >>> print("Horse") >>> elif 1 < x < 10: >>> print("Duck") >>> else: >>> print("Baguette")しかし実際には、print 関数ですべての条件を記述することもできます。つまり、上記の 7 行のコードは次の行と等価に記述することができます:
print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")これは非常に簡潔ですね。前に書いたものを見ると、このような式に変更できるコードは本当にたくさんあります。
zip()
先ほどmap()関数を紹介した際、ある関数を2つの並列リストに適用する例を出しましたが、zip()関数はこれを行う方が簡単です。 2 つのリストがある場合、最初のリストには名が含まれ、2 番目のリストには姓が含まれます。 zip() 関数を使用すると、次のようにそれらを結合できます。>>> first_names = ["Peter", "Christian", "Klaus"] >>> last_names = ["Jensen", "Smith", "Nistrup"] >>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)]) ['Peter Jensen', 'Christian Smith', 'Klaus Nistrup']言い換えると、zip は 2 つの同じ長さのリストを 1 対 1 のペア、つまり (("Peter", "Jensen"), ("Christian", "Smith"), ( "クラウス」、「ニストルプ」))。
以上がPython が list から zip() 関数を派生するための 5 つのテクニックの詳細内容です。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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