这里记录Python中容易被忽视的小问题
一、input(...)和raw_input(...)
#简单的差看帮助文档input(...)和raw_input(...)有如下区别 >>> help(input) Help on built-in function input in module __builtin__: input(...) input([prompt]) -> value Equivalent to eval(raw_input(prompt)). >>> help(raw_input) Help on built-in function raw_input in module __builtin__: raw_input(...) raw_input([prompt]) -> string Read a string from standard input. The trailing newline is stripped. If the user hits EOF (Unix: Ctl-D, Windows: Ctl-Z+Return), raise EOFError. On Unix, GNU readline is used if enabled. The prompt string, if given, is printed without a trailing newline before reading. #可见 input会根据输入的内容eval结果来返回值,即输入纯数字,则得到的就是纯数字 # raw_input返回的才是字符串 #test: >>> a = input("输入数字") 输入数字1 >>> type(a) <type 'int'> >>> b=raw_input("输入数字") 输入数字1 >>> type(b) <type 'str'>
ps:在python3.0以后的版本中,raw_input和input合体了,取消raw_input,并用input代替,所以现在的版本input接收的是字符串
二、python三目运算符
虽然Python没有C++的三目运算符(?:),但也有类似的替代方案,
那就是
1、 true_part if condition else false_part
>>> 1 if True else 0 1 >>> 1 if False else 0 0 >>> "True" if True else "False" 'True' >>> "True" if True else "False" 'Falser'
2、 (condition and [true_part] or [false_part] )[0]
>>> (True and ["True"] or ["False"])[0] 'True' >>> (False and ["True"] or ["False"])[0] 'False' >>>
三、获得指定字符串在整个字符串中出现第N次的索引
# -*- coding: cp936 -*- def findStr(string, subStr, findCnt): listStr = a.split(subStr,findCnt) if len(listStr) <= findCnt: return -1 return len(string)-len(listStr[-1])-len(subStr) #test a = "12345(1)254354(1)3534(1)14" sub = "(1)" N = 2 #查找第2次出现的位置 print findStr(a,sub,N) N = 10 #查找第10次出现的位置 print findStr(a,sub,N) #结果 #>>> #14 #-1
四、enumerate用法:
遍历序列的时候,可能同时需要用到序列的索引和对应的值,这时候可以采用enumerate方法进行遍历
enumerate的说明如下:
>>> help(enumerate) Help on class enumerate in module __builtin__: class enumerate(object) | enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable | | Return an enumerate object. iterable must be another object that supports | iteration. The enumerate object yields pairs containing a count (from | start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable argument. | enumerate is useful for obtaining an indexed list: | (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ... | | Methods defined here: | | __getattribute__(...) | x.__getattribute__('name') <==> x.name | | __iter__(...) | x.__iter__() <==> iter(x) | | next(...) | x.next() -> the next value, or raise StopIteration | | ---------------------------------------------------------------------- | Data and other attributes defined here: | | __new__ = <built-in method __new__ of type object> | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
五、遍历序列的方法
>>> List = ['a','b','c'] >>> for index, value in enumerate(List): print index, value 0 a 1 b 2 c >>>
六、使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素
import List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(List, 5) #从List中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print slice print List #原有序列并没有改变。
七、用json打印包含中文的列表字典等
# -*- coding:utf-8 -*- import json #你的列表 listA = [{'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 1080p x264 AAC][6E5CFE86].mp4'], 'length': 131248608L}, {'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 720p x264 AAC][639D304A].mp4'], 'length': 103166306L}, {'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 480p x264 AAC][5A81BACA].mp4'], 'length': 75198408L}] #打印列表 print json.dumps(listA, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)
输出结果:
>>> [{"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 1080p x264 AAC][6E5CFE86].mp4"], "length": 131248608}, {"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 720p x264 AAC][639D304A].mp4"], "length": 103166306}, {"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 480p x264 AAC][5A81BACA].mp4"], "length": 75198408}]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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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