1. lower() はすべての文字を小文字に変更します
2. upper() はすべての文字を大文字に変更します
3. swapcase( ) Case swap
4. title() は各単語の最初の文字を大文字にします。英字のすべての文字を使用して単語であるかどうかを区別します。
eg:s = "a是傻b" s2 = s.title() 结果为"A傻B",a和b都变成了大写,因为他是根据英文字母来区别是否为一个单词的,此处a和b都被系统默认为了一个单词.
5. center (数字、文字) ) 文字列を単位だけ引き伸ばし、元の文字列を中央に配置し、残りの位置を「*」で埋めます。
6. Strip() は、文字列の左側と右側の空白を削除します。デフォルトでは、真ん中の空白は含めずに、左側と右側のみを削除することに注意してください。また、strip() で、左端と右端のコンテンツを削除するように指定できます。
eg:s1 = "aba" s2 = s1.strip(a) 结果为:"b"
7. replace( ): 文字列内の指定されたコンテンツを置換します
eg:s1 = "我很帅" s2 = s1.replace("帅","不帅") 结果为:"我很不帅",把"帅"替换成了"不帅"
そして replace() はコンテンツを置換する回数を指定できますが、文字列内で置換されるコンテンツ項目の数が または より大きい必要があります。置換される回数と同じです。例: s1 = "we are"、 e が 2 つある場合、コンテンツを 2 回未満置換するように指定できます。置換したい文字列が複数回存在する場合、システムは文字列内のこれらの内容の順序に基づいて、変更する最初のいくつかを判断します。
さらに関連する知識については、次の点に注意してください。
Python ビデオ チュートリアル以上がPython でよく使用されるいくつかの文字列関数の詳細内容です。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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