英文文档:
수업 bytearray
([출처[, 인코딩[, 오류]]])
새로운 바이트 배열을 반환합니다. bytearray
클래스는 0 변경 가능한 시퀀스 유형에 설명된 변경 가능한 시퀀스의 일반적인 메소드 대부분과 bytes
유형이 갖는 대부분의 메소드가 있습니다. 바이트 및 Bytearray 작업.
선택적인 source 매개변수를 사용하여 몇 가지 다른 방법으로 어레이를 초기화할 수 있습니다.
문자열인 경우에는 인코딩(선택적으로 오류) 매개변수도 제공해야 합니다.
bytearray()
그런 다음str.encode()
.정수인 경우, 배열은 해당 크기를 가지며 null 바이트로 초기화됩니다.
버퍼 인터페이스를 준수하는 객체인 경우 읽기 전용 버퍼 객체는 바이트 배열을 초기화하는 데 사용됩니다.
반복 가능인 경우
<span class="pre" style="margin: 0px;">0 <span class="pre" style="margin: 0px; 패딩: 0px;">x <span class="pre" style="margin: 0px;"> 256<code class="docutils literal" style="margin: 0px; padding: 0px;"><span class="pre" style="margin: 0px; padding: 0px;">0 <span class="pre" style="margin: 0px; padding: 0px;">x <span class="pre" style="margin: 0px; padding: 0px;">256</span></span></span>
은 array.
인수 없이 크기 0의 배열이 생성됩니다.说明:1. 반환 값은 새 바이트 배열입니다.
2. 세 매개변수 중 어느 것도 전달되지 않으면 길이가 0인 바이트 배열이 반환됩니다.
>>> b = bytearray() >>> b bytearray(b'') >>> len(b) 0
3. 소스 매개변수가 문자열인 경우 인코딩 매개변수도 제공해야 합니다. 이 함수는 str.encode 메소드
>>> bytearray('中文') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#48>", line 1, in <module> bytearray('中文') TypeError: string argument without an encoding >>> bytearray('中文','utf-8') bytearray(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
4 . 소스 매개변수가 정수인 경우 이 정수로 지정된 길이의 빈 바이트 배열을 반환합니다.
>>> bytearray(2) bytearray(b'\x00\x00') >>> bytearray(-2) #整数需大于0,使用来做数组长度的 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#51>", line 1, in <module> bytearray(-2) ValueError: negative count
5. 소스 매개변수는 버퍼입니다. 인터페이스의 객체 객체가 사용되면 바이트는 읽기 전용 모드로 바이트 배열로 읽혀지고 6이 반환됩니다. 이 반복 가능한 객체의 요소는 배열로 초기화될 수 있도록 0
>>> bytearray([1,2,3]) bytearray(b'\x01\x02\x03') >>> bytearray([256,2,3]) #不在0-255范围内报错 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#53>", line 1, in <module> bytearray([256,2,3]) ValueError: byte must be in range(0, 256)
위 내용은 Python 내장 bytearray 함수에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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