슬라이스 및 범위에 대한 Python의 배타적인 상한 탐색
Python에서 슬라이스 및 범위 함수는 배타적인 상한으로 작동합니다. 이는 범위나 슬라이스를 지정할 때 중지 값이 결과에 포함되지 않음을 의미합니다. 왜 그런가요?
C for 루프의 일관성 유지
배타적 상한을 사용하는 한 가지 가능한 이유는 C for 루프 관용구에 맞추기 위한 것입니다. C에서 for 루프 구문은 다음과 같습니다.
<code class="C">for (i = start ; i <p>Python에서 독점적인 상한을 사용함으로써 for 루프 구문은</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="Python">for i in range(start, stop): # ...</code>
외관적으로 C 관용구와 유사하므로 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 두 언어 모두에 익숙한 프로그래머를 위한 것입니다.
유용한 불변성과 속성
그러나 문서에서는 배타적 상한 슬라이싱 및 범위 지정의 몇 가지 유용한 불변성과 속성도 강조합니다.
- s[:i] s[i:]는 s와 같습니다.
- 둘 다 범위 내에 있는 경우 슬라이스의 길이는 인덱스의 차이입니다(예: word[1). :3]의 길이는 2입니다.
이러한 속성을 사용하면 다음과 같이 간결하고 효율적인 작업이 가능합니다.
- 처음 두 문자 추출: word[:2]
- 처음 두 문자를 제외한 모든 문자 추출: word[2:]
- 슬라이스 길이 계산: len(word[1:3])
범위 및 슬라이스 기능 전반의 일관성
또한 범위와 슬라이스 기능 간의 일관성을 유지하면 원활한 상호 운용이 가능합니다. 동일한 배타적 상한 규칙을 사용하면 슬라이스와 범위가 일관되게 작동하여 코드 가독성과 유지 관리가 단순화됩니다.
위 내용은 Python이 슬라이스와 범위에서 배타적인 상한을 사용하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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