关于string的split 和 join 方法
对导入os模块进行os.path.splie()/os.path.join() 貌似是处理机制不一样,但是功能上一样。
1.string.split(str=' ',num=string.count(str)): 以str为分隔,符切片string,如果num有指定值,则仅分隔num个子字符串。
S.split([sep [,maxsplit]]) -> 由字符串分割成的列表 返回一组使用分隔符(sep)分割字符串形成的列表。如果指定最大分割数,则在最大分割时结束。
如果分隔符未指定或者为none,则分隔符默认为空格。
注意:分隔符不能为空,否则会出错,但是可以有不含其中的分隔符。
os.path.split()
os.path.split是按照路径将文件名和路径分割开,比如d:\\python\\python.ext,可分割为['d:\\python', 'python.exe']
代码如下:
import os
print os.path.split('c:\\Program File\\123.doc')
print os.path.split('c:\\Program File\\')
-----------------output---------------------
('c:\\Program File', '123.doc')
('c:\\Program File', '')
2.string.join(sep): 以string作为分割符,将sep中所有的元素(字符串表示)合并成一个新的字符串。
将join里字符串、元祖、列表的所有元素通过分隔符连接成一个新的字符串(字符串、元祖、列表它们是序列类型,有着相同的访问方式)
os.path.join(path1[,path2[,......]]) 将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略。
代码如下:
>>> os.path.join('c:\\', 'csv', 'test.csv')
'c:\\csv\\test.csv'
>>> os.path.join('windows\temp', 'c:\\', 'csv', 'test.csv')
'c:\\csv\\test.csv'
>>> os.path.join('/home/aa','/home/aa/bb','/home/aa/bb/c')
'/home/aa/bb/c'
例子:
写一个函数,参数为一个长字符串和一个word,将长字符串中是word的改为对应字母个数的**,比如,长字符串为“this hack is wack hack”,word为“hack”,那么要求函数输出:“this **** is wack ****”
代码如下:
def censor(text,word):
texts = text.split(" ")
for i in range(len(texts)):if texts[i] == word:
texts[i] = "*" * len(word)
return " ".join(texts)
print censor("hey hey hey","hey")
输出:
*** *** ***

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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