String は Python の基本的なデータ型であり、ほぼすべての Python プログラムで使用されます。
1. スライス
スライス、特定の条件 (特定の範囲、インデックス、分割値など) に従ってリストまたはタプルから一部の要素を取り出す
s = ' hello ' s = s[:] print(s) #hello s = ' hello ' s = s[3:8] print(s) # hello
2 .strip()
strip() メソッドは、文字列の先頭と末尾にある指定した文字 (デフォルトはスペースまたは改行文字) または文字シーケンスを削除するために使用されます。
s = ' hello '.strip() print(s) # hello s = '###hello###'.strip() print(s) # ###hello###
strip() メソッドを使用すると、デフォルトでスペースまたは改行が削除されるため、# 記号は削除されません。
次に示すように、指定した文字をstrip()メソッドに追加できます。
s = '###hello###'.strip('#') print(s) # hello
また、指定した内容が先頭と末尾にない場合は削除されません。
s = ' n t hellon'.strip('n') print(s) # #hello s = 'n t hellon'.strip('n') print(s) #hello
最初の n の前にスペースがあるため、末尾の改行文字のみが取得されます。
strip() メソッドの最後のパラメータは、その値のすべての組み合わせを削除することです。次の例がわかります。
s = 'www.baidu.com'.strip('cmow.') print(s) # baidu
最も外側の最初の文字と最後の文字のパラメータ値が文字列から削除されます。文字セットに含まれない文字列に達するまで、文字は先頭から削除されます。
同様のアクションが末尾でも発生します。
3. lstrip()
指定された文字 (デフォルトはスペースまたは改行文字) または文字列の左側の文字シーケンスを削除します。
s = ' hello '.lstrip() print(s) # hello
同様に、左側の文字セットに含まれるすべての文字列を削除できます。
s = 'Arthur: three!'.lstrip('Arthur: ') print(s) # ee!
4, rstrip()
指定された文字 (デフォルトはスペースまたは改行文字) または文字列の右側の文字シーケンスを削除します。
s = ' hello '.rstrip() print(s) #hello
5.removeprefix()
Python3.9でプレフィックスを削除する関数。
# python 3.9 s = 'Arthur: three!'.removeprefix('Arthur: ') print(s) # three!
strip() と比較すると、文字セット内の文字列が 1 つずつ照合されません。
6.removesuffix()
Python3.9でサフィックスを削除する関数です。
s = 'HelloPython'.removesuffix('Python') print(s) # Hello
7. replace()
文字列の内容を指定された内容に置き換えます。
s = 'string methods in python'.replace(' ', '-') print(s) # string-methods-in-python s = 'string methods in python'.replace(' ', '') print(s) # stringmethodsinpython
8. re.sub()
reは正規表現、subはsubstitute、つまり置換を意味します。
re.sub は比較的複雑な置換です。
import re s = "stringmethods in python" s2 = s.replace(' ', '-') print(s2) # string----methods-in-python s = "stringmethods in python" s2 = re.sub("s+", "-", s) print(s2) # string-methods-in-python
replace() と比較すると、置換操作に re.sub() を使用する方が確かに高度です。
9.split()
文字列を分割すると、最終結果はリストになります。
s = 'string methods in python'.split() print(s) # ['string', 'methods', 'in', 'python']
区切り文字を指定しない場合、デフォルトではスペースで区切られます。
s = 'string methods in python'.split(',') print(s) # ['string methods in python']
さらに、文字列を区切る回数も指定できます。
s = 'string methods in python'.split(' ', maxsplit=1) print(s) # ['string', 'methods in python']
10.rsplit()
文字列を右側から区切ります。
s = 'string methods in python'.rsplit(' ', maxsplit=1) print(s) # ['string methods in', 'python']
11. join()
string.join(seq)。文字列を区切り文字として使用し、seq 内のすべての要素 (文字列表現) を新しい文字列に結合します。
list_of_strings = ['string', 'methods', 'in', 'python'] s = '-'.join(list_of_strings) print(s) # string-methods-in-python list_of_strings = ['string', 'methods', 'in', 'python'] s = ' '.join(list_of_strings) print(s) # string methods in python
12.upper()
文字列内のすべての文字を大文字に変換します。
s = 'simple is better than complex'.upper() print(s) # SIMPLE IS BETTER THAN COMPLEX
13. lower()
文字列内のすべての文字を小文字に変換します。
s = 'SIMPLE IS BETTER THAN COMPLEX'.lower() print(s) # simple is better than complex
14.capitalize()
文字列の最初の文字を大文字に変換します。
s = 'simple is better than complex'.capitalize() print(s) # Simple is better than complex
15. is lower()
文字列内のすべての文字が小文字であるかどうかを判断し、小文字である場合は True を返し、そうでない場合は False を返します。
print('SIMPLE IS BETTER THAN COMPLEX'.islower()) # False print('simple is better than complex'.islower()) # True
16. isupper()
文字列内のすべての文字が大文字かどうかを判断し、大文字の場合は True を返し、そうでない場合は False を返します。
print('SIMPLE IS BETTER THAN COMPLEX'.isupper()) # True print('SIMPLE IS BETTER THAN complex'.isupper()) # False
17, isalpha()
文字列に少なくとも 1 つの文字があり、すべての文字が文字である場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。
s = 'python' print(s.isalpha()) # True s = '123' print(s.isalpha()) # False s = 'python123' print(s.isalpha()) # False s = 'python-123' print(s.isalpha()) # False
18, isnumeric()
文字列に数字のみが含まれている場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。
s = 'python' print(s.isnumeric()) # False s = '123' print(s.isnumeric()) # True s = 'python123' print(s.isnumeric()) # False s = 'python-123' print(s.isnumeric()) # False
19, isalnum()
文字列に少なくとも 1 つの文字があり、すべての文字が文字または数字の場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。
s = 'python' print(s.isalnum()) # True s = '123' print(s.isalnum()) # True s = 'python123' print(s.isalnum()) # True s = 'python-123' print(s.isalnum()) # False
20, count()
指定されたコンテンツが文字列内に出現する回数を返します。
n = 'hello world'.count('o') print(n) # 2 n = 'hello world'.count('oo') print(n) # 0
21. find()
指定された内容が文字列に含まれているかどうかを確認し、含まれている場合は開始インデックス値を返し、そうでない場合は -1 を返します。
s = 'Machine Learning' idx = s.find('a') print(idx) print(s[idx:]) # 1 # achine Learning s = 'Machine Learning' idx = s.find('aa') print(idx) print(s[idx:]) # -1 # g
さらに、開始範囲を指定することもできます。
s = 'Machine Learning' idx = s.find('a', 2) print(idx) print(s[idx:]) # 10 # arning
22. rfind()
find() 関数と同様に、文字列の最後の出現を返すか、一致しない場合は -1 を返します。
s = 'Machine Learning' idx = s.rfind('a') print(idx) print(s[idx:]) # 10 # arning
23,startswith()
文字列が指定された内容で始まるかどうかを確認し、そうであれば True を返し、それ以外の場合は False を返します。
print('Patrick'.startswith('P')) # True
24、endswith()
文字列が指定された内容で終わるかどうかを確認し、そうであれば True を返し、それ以外の場合は False を返します。
print('Patrick'.endswith('ck')) # True
25.partition()
string.partition(str)、find() と Split() の組み合わせに少し似ています。
str が最初に出現する位置から開始して、文字列 string を 3 要素のタプル (string_pre_str、str、string_post_str) に分割します。string に str が含まれていない場合は、string_pre_str==string となります。
s = 'Python is awesome!' parts = s.partition('is') print(parts) # ('Python ', 'is', ' awesome!') s = 'Python is awesome!' parts = s.partition('was') print(parts) # ('Python is awesome!', '', '')
26, center()
元の文字列を中央に配置し、長さ width までスペースで埋めた新しい文字列を返します。
s = 'Python is awesome!' s = s.center(30, '-') print(s) # ------Python is awesome!------
27, ljust()
元の文字列を左揃えにし、length width までスペースを埋め込んだ新しい文字列を返します。
s = 'Python is awesome!' s = s.ljust(30, '-') print(s) # Python is awesome!------------
28, rjust()
元の文字列を右揃えにし、長さの幅までスペースを埋め込んだ新しい文字列を返します。
s = 'Python is awesome!' s = s.rjust(30, '-') print(s) # ------------Python is awesome!
29、f-Strings
f-string は、文字列をフォーマットするための新しい構文です。
与其他格式化方式相比,它们不仅更易读,更简洁,不易出错,而且速度更快!
num = 1 language = 'Python' s = f'{language} is the number {num} in programming!' print(s) # Python is the number 1 in programming! num = 1 language = 'Python' s = f'{language} is the number {num*8} in programming!' print(s) # Python is the number 8 in programming!
30、swapcase()
翻转字符串中的字母大小写。
s = 'HELLO world' s = s.swapcase() print(s) # hello WORLD
31、zfill()
string.zfill(width)。
返回长度为width的字符串,原字符串string右对齐,前面填充0。
s = '42'.zfill(5) print(s) # 00042 s = '-42'.zfill(5) print(s) # -0042 s = '+42'.zfill(5) print(s) # +0042
以上がPythonの必須文字列メソッド31選、集めるのがおすすめ!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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