本文实例讲述了python开发之for循环操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
下面是我做的一些学习记录供大家参考:
#基本的for循环语句 test_list = [2,"Jone",3,6,7,'hongten','hanyuan','good',"Tom"] #打印列表的长度 print(len(test_list)) #遍历列表 for i in test_list: print(i) test_str = "hello,i'm hongten" print('打印字符串:' + test_str) #遍历一个字符串 print('遍历一个字符串') for i in test_str: print(i) test_tuple = [("a",1),("b",2),("c",3),("d",4)] print(test_tuple) #遍历一个元组 print('遍历一个元组') for (i,j) in test_tuple: print(i,j) test_dict = {'name':'hongten','age':'20','gender':'M','sports':'足球,乒乓球,游泳'} #字典迭代器 for key in test_dict: print(key + ':' + test_dict[key]) L1 = [1,3,5,7] L2 = [2,4,6,8] #使用zip将两个列表合并 print(zip(L1,L2)) for (i,j) in zip(L1,L2): print(i,j) print('#######################################################') L3 = L2[:] L3.remove(8) print('L1,L3列表为:') print(L1) print(L3) for (i,j) in zip(L1,L3): print(i,j) #可以看出来当长度不一的时候,多余的被忽略 test_keys = ['name','age','gender','weight','hight'] test_values = ['Hongten','20','M','55','170'] #使用zip来构造一个字典 print('字典中的keys:') print(test_keys) print('字典中的key对应的value:') print(test_values) print('构造字典后') test_dic = dict(zip(test_keys,test_values)) for key in test_dic: print( key + ':' + test_dic[key])
运行效果:
Python 2.7.9 (default, Dec 10 2014, 12:24:55) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> 9 2 Jone 3 6 7 hongten hanyuan good Tom 打印字符串:hello,i'm hongten 遍历一个字符串 h e l l o , i ' m h o n g t e n [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 遍历一个元组 ('a', 1) ('b', 2) ('c', 3) ('d', 4) gender:M age:20 name:hongten sports:足球,乒乓球,游泳 [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)] (1, 2) (3, 4) (5, 6) (7, 8) ####################################################### L1,L3列表为: [1, 3, 5, 7] [2, 4, 6] (1, 2) (3, 4) (5, 6) 字典中的keys: ['name', 'age', 'gender', 'weight', 'hight'] 字典中的key对应的value: ['Hongten', '20', 'M', '55', '170'] 构造字典后 gender:M age:20 name:Hongten weight:55 hight:170 >>>
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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