1. 逆转字符串的三种方法
1.1. 模拟C++中方法, 定义一个空字符串来实现
通过设置一个空字符串, 然后讲参数中的字符串从后往前遍历, 使用字符串的加法合并为新的字符串
def reverse(text) :
str = ''
index = len(text) - 1
while index >= 0 :
str += text[index]
index -= 1
return str
1.2. 使用切片法
这个是Python中的一个特性, 切片可以取负值,这是采用切片的方法,设置步长为-1,这样就实现了反过来排序。
def reverse_1(text) :
return text[::-1]
1.3. 使用列表
采用列表的reverse方法,先将text转换为列表,然后通过reverse方法反转,然后在通过join连接为字符串。
def reverse_2(text) :
temp = list(text)
temp.reverse()
return ''.join(temp)
2. 使用reduce
使用匿名函数和reduce()
def reverse_3(text) :
return reduce(lambda x, y : y + x, text)
print reverse_3("Hello")
3. 遍历字典的四种方法
dict={"a":"apple","b":"banana","o":"orange"}
print "##########dict######################"
for i in dict:
print "dict[%s]=" % i,dict[i]
print "###########items#####################"
for (k,v) in dict.items():
print "dict[%s]=" % k,v
print "###########iteritems#################"
for k,v in dict.iteritems():
print "dict[%s]=" % k,v
print "###########iterkeys,itervalues#######"
for k,v in zip(dict.iterkeys(),dict.itervalues()):
print "dict[%s]=" % k,v
4. 遍历list的三种方法
for key in lst :
print key
for i in range(len(lst)) :
print lst[i]
for index, key in enumerate(lst) :
print key //index是list的索引
5. 字典排序的方法
字典按照value的值从大到小的顺序来排序(默认从小到排序)。
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}
dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[1], reverse = True)
print dict
//输出的结果:
[('aa', 74), ('a', 31), ('bc', 5), ('asd', 4), ('c', 3), ('d', 0)]
下面我们分解下代码
print dic.iteritems() 得到[(键,值)]的列表。
然后用sorted方法,通过key这个参数,指定排序是按照value,也就是第一个元素d[1的值来排序。reverse = True表示是需要翻转的,默认是从小到大,翻转的话,那就是从大到小。
对字典按键(key)排序:
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}
dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[0]) # d[0]表示字典的键
print dict
#sorted中第三个可选参数为reverse, True表示从大到小排序
#默认reverse = False
6. 子类和父类
子类构造函数调用父类的初始化构造函数
class A(object) :
def __init__(self) :
print "testA
class B(A) :
def __init__(self) :
A.__init__(self)
子类调用父类的同名函数
super().fuleifunction()
7. 更灵活的参数传递方式
func2(a=1, b=2, c=3) #默认参数
func3(*args) #接受任意数量的参数, 以tuple的方式传入
func4(**kargs) #把参数以键值对字典的形式传入
在变量前加上星号前缀(*),调用时的参数会存储在一个 tuple()对象中,赋值给形参。在函数内部,需要对参数进行处理时,只要对这个 tuple 类型的形参(这里是 args)进行操作就可以了。因此,函数在定义时并不需要指明参数个数,就可以处理任意参数个数的情况。
def calcSum(*args):
sum = 0
for i in args:
sum += i
print sum
#调用:
calcSum(1,2,3)
calcSum(123,456)
calcSum()
#输出:
6
579
0
#################################
def printAll(**kargs):
for k in kargs:
print k, ':', kargs[k]
printAll(a=1, b=2, c=3)
printAll(x=4, y=5)
#输出:
a : 1
c : 3
b : 2
y : 5
x : 4
python的中参数可以多种形式进行组合, 在混合使用时,首先要注意函数的写法,必须遵守:
1.带有默认值的形参(arg=)须在无默认值的形参(arg)之后
2.元组参数(*args)须在带有默认值的形参(arg=)之后
3.字典参数(**kargs)须在元组参数(*args)之后
在函数被调用时,参数的传递过程为:
1.按顺序把无指定参数的实参赋值给形参
2.把指定参数名称(arg=v)的实参赋值给对应的形参
3.将多余的无指定参数的实参打包成一个 tuple 传递给元组参数(*args)
4.将多余的指定参数名的实参打包成一个 dict 传递给字典参数(**kargs)
8. lambda 表达式
lambda 表达式可以看做一种匿名函数
lambda 表达式的语法格式:
lambda 参数列表: 表达式 #参数列表周围没有括号,返回值前没有 return 关键字,也没有函数名称
def fn(x):
return lambda y: x + y
#调用
a = fn(2)
print a(3)
#输出
5
分析
: fn(2)调用后, 相当于a = lambda y: 2 + y, 然后a(3)被调用时.
相当于 print lambda y: 2 + 3

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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