Python のデータ型には 8 種類あります。数値型 (int およびlong)、float 型、複合型 (complex)、string 型、list 型、tuple 型、dictionary 型、Boolean 型 (True および False) )。
#Python のデータ型には次の 8 種類があります
#数値型
intとlong
intとlongを一緒にする理由は、python3.x以降はintとlongの区別がなくなり、一律にintが使用されるためです。 python2.x はまだ異なります。 Python2.7 を例に挙げます:>>> i = 10 >>> type(i) <type 'int'>
>>> i=10000000000 >>> type(i) <type 'long'>それでは、なぜ 10 が int で、10000000000 が long なのかというと、これは int の最大値に関係しています。int 型の最大値は 231-1 です。 2147483647 の場合は、sys.maxint を使用することもできます。
>>> 2**31-1 2147483647L >>> sys.maxint 2147483647なぜ上記の方法で得られる値がlong型(数字の後ろに'L'が付くとlong型)になるのかと言うと、2**31の値が2147483648でlong型だからです。 long型から1を引いてもlongですが、実はint型の最大値は2147483647
>>> type(2147483647) <type 'int'> >>> type(2147483648) <type 'long'>
float型
float型になります。浮動小数点数は端的に言えば小数点を持つ数値であり、その精度はマシンに依存します。例:>>> i = 10000.1212 >>> type(i) <type 'float'>
complex: 複数形。 の具体的な意味と使用法については、関連ドキュメントを確認してください。
文字列型
文字列を宣言するには、一重引用符、二重引用符、三重引用符 (3 つの一重引用符または 3 つの二重引用符を含む) の 3 つの方法があります。例:>>> str1 = 'hello world' >>> str2 = "hello world" >>> str3 = '''hello world''' >>> str4 = """hello world""" >>> print str1 hello world >>> print str2 hello world >>> print str3 hello world >>> print str4 hello worldPython の文字列には、str 型と unicode 型の 2 つのデータ型があります。 str 型は ASCII エンコーディングを使用するため、中国語を表現できません。 Unicode タイプは Unicode エンコードを使用し、中国語やその他の言語を含む任意の文字を表すことができます。 そして、Python には C 言語のような char 型はなく、単一の文字であっても string 型です。デフォルトで文字列に使用される ASCII エンコーディング。Unicode タイプとして宣言する場合は、文字列の前に 'u' または 'U' を追加する必要があります。例:
>>> str1 = "hello" >>> print str1 hello >>> str2 = u"中国" >>> print str2 中国プロジェクトでは文字列の操作が頻繁に発生し、文字列エンコードの問題によって多くの問題が発生するため、文字列エンコードの問題について説明します。 Python を扱う過程では、ASCII、Unicode、UTF-8 という 3 つのエンコーディングに遭遇することがよくあります。詳しい紹介はこちらの記事をご覧ください。 私の単純な理解は、ASCII エンコードは英語の文字に適しており、Unicode は英語以外の文字 (中国語、韓国語など) に適しており、utf-8 は Uncode の保存および送信形式であるということです。再エンコード(8ビット単位でエンコード)例:
u = u'汉' print repr(u) # u'\u6c49' s = u.encode('UTF-8') print repr(s) # '\xe6\xb1\x89' u2 = s.decode('UTF-8') print repr(u2) # u'\u6c49' 解释:声明unicode字符串”汉“,它的unicode编码为”\u6c49“,经过utf-8编码转换后,它的编码变成”\xe6\xb1\x89“。
コーディング経験の要約:
1. Python ファイルのヘッダーでエンコード形式を宣言します;#-*- coding: utf-8 -*-2.文字列 Unicode 型として宣言されています。つまり、文字列の前に u または U を追加します;3. ファイルの読み取りおよび書き込み操作には、組み込みの open( の代わりに codecs.open() を使用することをお勧めします。 ). 1 つの原則に従い、どのフォーマットを使用するか 1 つのフォーマットで書き込み、どのフォーマットを読み取るか; ANSI フォーマットで保存されたテキスト ファイルに複数の単語「中国語文字」があると仮定します。コードを直接実行し、それを GUI または IDE で読みたい場合 (たとえば、Sublime Text または pydev で) IDE で印刷すると、コーデックがエンコーディングに従ってコンテンツを読み取るため、文字化けまたは例外が表示されます。テキスト自体の形式:
f = codecs.open("d:/test.txt") content = f.read() f.close() print content
Change 次の方法を使用します (中国語でのみ機能します):
# -*- coding: utf-8 -*- import codecs f = codecs.open("d:/test.txt") content = f.read() f.close() if isinstance(content,unicode): print content.encode('utf-8') print "utf-8" else: print content.decode('gbk').encode('utf-8')
List type
リストは変更可能なコレクション型であり、その要素は数値や文字列などの基本型、リスト、タプル、辞書などのコレクション オブジェクト、さらにはカスタム型にすることができます。次のように定義されます:>>> nums = [1,2,3,4] >>> type(nums) <type 'list'> >>> print nums [1, 2, 3, 4] >>> strs = ["hello","world"] >>> print strs ['hello', 'world'] >>> lst = [1,"hello",False,nums,strs] >>> type(lst) <type 'list'> >>> print lst [1, 'hello', False, [1, 2, 3, 4], ['hello', 'world']]インデックスを使用してリスト要素にアクセスします。インデックスは 0 から始まり、負のインデックスをサポートし、-1 が最後のインデックスです。
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> print lst[0] >>> print lst[-1] >>> print lst[-2]はシャーディング操作をサポートし、次のことができます。 1 つのアクセス 間隔内の要素はさまざまなステップ サイズをサポートし、シャーディングはデータの挿入とコピー操作に使用できます。
nums = [1,2,3,4,5] print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三个元素 print nums[3:] #[4, 5] #后两个元素 print nums[-3:] #[3, 4, 5] #后三个元素 不支持nums[-3:0] numsclone = nums[:] print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 复制操作 print nums[0:4:2] #[1, 3] 步长为2 nums[3:3] = ["three","four"] #[1, 2, 3, 'three', 'four', 4, 5] 在3和4之间插入 nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 将第4和第5个元素替换为[] 即删除["three","four"] 支持加法和乘法操作 lst1 = ["hello","world"] lst2 = ['good','time'] print lst1+lst2 #['hello', 'world', 'good', 'time'] print lst1*5 #['hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world']リストでサポートされているメソッド。次のメソッドを使用して、 list:
>>> [x for x in dir([]) if not x.startswith("__")] ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] def compare(x,y): return 1 if x>y else -1 #【append】 在列表末尾插入元素 lst = [1,2,3,4,5] lst.append(6) print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] lst.append("hello") print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] #【pop】 删除一个元素,并返回此元素的值 支持索引 默认为最后一个 x = lst.pop() print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默认删除最后一个元素 x = lst.pop(0) print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 删除第一个元素 #【count】 返回一个元素出现的次数 print lst.count(2) #1 #【extend】 扩展列表 此方法与“+”操作的不同在于此方法改变原有列表,而“+”操作会产生一个新列表 lstextend = ["hello","world"] lst.extend(lstextend) print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'hello', 'world'] 在lst的基础上扩展了lstextend进来 #【index】 返回某个值第一次出现的索引位置,如果未找到会抛出异常 print lst.index("hello") #5 #print lst.index("kitty") #ValueError: 'kitty' is not in list 出现异常 #【remove】 移除列表中的某个元素,如果待移除的项不存在,会抛出异常 无返回值 lst.remove("hello") print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] "hello" 被移除 #lst.remove("kitty") #ValueError: list.remove(x): x not in list #【reverse】 意为反转 没错 就是将列表元素倒序排列,无返回值 print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] lst.reverse() print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] #【sort】 排序 print lst #由于上面的反转 目前排序为 ['world', 6, 5, 4, 3, 2] lst.sort() print lst #排序后 [2, 3, 4, 5, 6, 'world'] nums = [10,5,4,2,3] print nums #[10,5,4,2,3] nums.sort(compare) print nums #[2, 3, 4, 5, 10]リストをイテレータに変換します。 いわゆるイテレータは、next メソッドを持つオブジェクトです (このメソッドは呼び出し時にパラメータを必要としません)。次のメソッドが呼び出されると、反復子は次の値を返します。次のメソッドが呼び出されたが、反復子に返す値がない場合は、StopIteration 例外が発生します。リストに対するイテレータの利点は、イテレータを使用するとリストを一度にメモリに追加する必要がなく、リストのデータに順番にアクセスできることです。 イテレータのパブリック メソッドを表示するには、引き続き上記のメソッドを使用します:
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith("__")] >>>['next']はい、次のメソッドは 1 つだけです。イテレータの場合は、これを行うことができます:
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) for i in range(len(lst)): print lstiter.next() #依次打印 1 2 3 4 5
タプル型
タプル型もリストと同様にシーケンスであり、リストとは異なり、タプル型を変更することはできません。タプルの宣言は次のとおりです。lst = (0,1,2,2,2) lst1=("hello",) lst2 = ("hello") print type(lst1) #<type 'tuple'> 只有一个元素的情况下后面要加逗号 否则就是str类型 print type(lst2) #<type 'str'>
辞書型
辞書型は、Dictionary以上がPythonのデータ型とは何ですか?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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