파이썬 문자열 라이브러리에는 여러 가지 함수가 있습니다. 문자열 함수는 문자열 자체를 변경하지 않고 수정된 문자열을 반환합니다. 이러한 기능을 사용하면 시간이 많이 절약됩니다.
구문: string_name.function_name()
- lower():는 모두 소문자로 구성된 복사 문자열을 반환합니다.
line='Hello World' temp= line.lower() print(temp) >> hello world
- upper():는 모두 대문자로 된 복사 문자열을 반환합니다.
text = 'Hello World' temp = text.upper() print(temp) Output: HELLO WORLD
- Capitalize(): 문자열의 첫 글자를 대문자로 만듭니다.
s="python is fun" c=s.capitalize() print(c) >>Python is fun
- title(): 제목(문자열)의 각 단어를 대문자로 표시
s="hello world" c=s.title() print(c) >>Hello World
- strip():은 문자 앞뒤의 모든 공백이 제거된 복사 문자열을 반환합니다.
text = ' Hello World ' temp = text.strip() print(text) print(temp) Output: Hello World Hello World
- lstrip(): 모든 공백 제거(왼쪽) 문자가 포함된 복사 문자열을 반환합니다.
text = ' Hello World ' temp = text.lstrip() print(text) print(temp) Output: Hello World Hello World
- rstrip(): (오른쪽) 문자 뒤 공백을 모두 제거한 복사 문자열을 반환합니다. 전:
text = ' Hello World ' temp = text.lstrip() print(text) print(temp) Output: Hello World Hello World
- count(substring):은 해당 하위 문자열의 총 발생을 반환합니다. 전:
text = 'Banana' temp = text.count('a') print(text) print(temp) Output: Banana 3
- startswith(substring):은 문자열이 주어진 하위 문자열로 시작하는 경우 True를 반환합니다. 전:
text = 'Hello' temp = text.startswith('He') print(text) print(temp) Output: Hello True
- endswith(substring):은 문자열이 주어진 하위 문자열로 끝나는 경우 True를 반환합니다. 전:
text = 'Hello' temp =text.endswith('hi') print(text) print(temp) Output: Hello False
- find(substring):은 해당 하위 문자열이 처음 나타나는 인덱스를 반환합니다.
Ex: text = 'Banana' temp = text.find('a') print(text) print(temp) Output: Banana 1
- replace(oldstring, newstring): oldstring의 모든 인스턴스를 새 문자열로 바꿉니다. 전:
text = 'Hello' temp = text.replace('l','nt') print(text) print(temp) Output: Hello Hentnto
dir('This is a string') / dir(' '):Python에 있는 모든 문자열 함수를 확인하세요.
두 가지 방법을 함께 사용할 수 있습니다.
이름=name.strip().title()
ASCII 코드
=> 기계는 텍스트는 물론 소수도 이해하지 못합니다. 기계는 바이너리만 이해합니다.
"a"(문자열)이라고 쓰면 이해하지 못할 것입니다. 이해하기 위해 기계는 이를 바이너리로 변환합니다. 이 경우 문자열을 이진수로 변환하려면 먼저 문자열을 숫자로 변환해야 합니다. 그러면 ASCII가 나옵니다.
ASCII(American Standard Code for Information Interchange)는 영어 문자를 0부터 127까지의 숫자로 표현하는 코드입니다.
ord와 chr
Ord: ord 함수는 문자의 해당 ASCII 값을 반환합니다.
Ord('a') >> 97 Ord('b') >> 98
Chr: chr 함수는 숫자에 해당하는 문자열을 반환합니다.
Chr(97) >>a
ASCII 코드 테이블
이제 예제 문제와 함께 함수와 ASCII 코드에 대한 지식을 사용하려고 노력할 것입니다.
문제 :
솔루션 1 : 기본적으로 .lower () 함수를 사용하여 를 사용합니다
솔루션 2 : 기본값 .lower () function 를 사용하지 않고 이제이 문제를 다른 방식으로 해결하려고 노력합시다. 이번에는 기본 .lower () 함수를 사용하지 않습니다. 기본 기능 없이이 문제를 해결 해야하는 이유를 물어볼 수 있지만 기본 기능은 우리의 삶을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 사실이지만 이러한 기본 기능이 어떻게 작동하는지 이해하는 것도 좋은 방법입니다. 이 기능의 핵심 역학을 이해하면 프로그래밍 기술이 개발됩니다.
위 내용은 Python 기본 문자열 부분 문자열 함수 및 ASCII 코드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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