이 글은 주로 Python 목록 연산자를 소개하고, 표준형 연산자, 슬라이싱, 연결 문자, 목록 구문 분석, 반복 연산 등의 사용 기술을 예제 형식으로 분석합니다. 도움이 필요한 친구는 참고할 수 있습니다.
이 글 예제 목록 목록 연산자를 사용하여 Python을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다:
#coding=utf8 ''''' 列表也可以使用比较操作符,比较时更加ASCII进行比较的。 比较列表时也用内建函数cmp()函数: 两个列表的元素分别比较,直到有一方胜出。 元组进行比较操作时和列表遵循相同的逻辑。 列表的切片操作和字符串的切片操作很像, 不过列表的切片操作返回的是一个对象或者几个对象的集合。 列表的切片操作也遵循从正负索引规则,也有开始索引值,结束索引值, 如果这两个值为空,默认为序列的开始和结束。 字符串类型只能用字符作为元素, 而列表类型的元素可以是任意类型的,如序列、字典、字符串、数字等。 可以在列表的元素上使用所有序列操作符或者在其之上执行序列类型内建的各种操作。 成员关系操作符(in,not in): 列表中可以检查一个对象是否是一个列表(或者元组)的成员。 成员关系操作运算符同样适用于元组类型。 连接操作符(+): 连接操作符允许把多个列表对象合并在一起。 列表类型的连接操作只能在同类型之间进行。 extend()函数也可以把一个列表的内容添加到另一个列表中去。 使用extend()方法比连接操作的一个优点是: 把新列表添加到了原有的列表里面,而不是像连接操作那样新建一个列表。 list.extend()方法也被用来做复合赋值运算。 连接操作符并不能实现向列表中添加新元素。 重复操作符(*): 重复操作符更多的应用在字符串类型中,不过, 列表和元组跟字符串同属序列类型,所以需要的时候也可以使用这一操作。 列表类型操作符和列表解析: python中没有专门用于列表类型的操作符。 列表可以使用大部分的对象和序列类型的操作符。 列表类型有属于自己的方法,列表才有的构建------列表解析。 列表解析是结合了列表的方括号和for循环,在逻辑上描述要创建的列表内容。 ''' #标准类型操作符:>,<,>=,<=,==,and,or,not,is,is not listOne=["ewang",789] listTwo=["hello",456] listThree_1=["hello"] listThree_2=["hello"] listThree=listThree_1 print "---------------------标准类型操作符-----------------------" #大于 if listTwo>listOne: print "listTwo>listOne" #大于等于 if listTwo>=listOne: print "listTwo>=listOne" #小于 if listOne<listTwo: print "listOne<listTwo" #小于等于 if listOne<=listTwo: print "listOne<=listTwo" #等于 if listThree_1==listThree_2: print "listThree_2==listThree_1" #不等于 if listOne != listTwo: print "listOne!=listTwo" #与:两个都为true结果为true if listTwo>listOne and listThree_1==listThree_2: print "listTwo>listOne and listThree_1==listThree_2" #或:两个位false结果为false if listTwo<=listOne or listThree_1==listThree_2: print "listTwo<=listOne and listThree_1==listThree_2" #非:取反操作 if not (listTwo<=listOne): print "not (listTwo<=listOne)" #不是同一个对象 if listThree_1 is not listThree_2: print " listThree_1 is not listThree_2" #同一个对象 if listThree_1 is listThree: print " listThree_1 is listThree" print "------------------------------------------------------------" print print "---------------------序列操作符-----------------------" print listOne[0:-1] print listOne[:-1] print listOne[0:] print listOne[1:2] print listOne[:] print listOne[1] listThree.append(listOne) print listThree[1][1] print listThree[1][:] print listThree[1][0:1] #对象是一个列表成员 if listOne in listThree: print listOne #对象不再列表中 if 888 not in listThree: print 888 #连接操作符+ mergerList=listOne+listTwo+listThree print mergerList #extend方法使用 listThree.extend(listOne) listThree.extend(listTwo) print listThree #重复操作符* print listOne*2 print listOne*3 print "--------------------------------------------------------" print print "---------------------列表解析-----------------------" numberList=[1,2,3,4,5,8,9,10,12,23.3,25.5] #所有元素乘上2 doubleNum=[num*2 for num in numberList] print doubleNum #跳出能被2整除的数 pTwo=[num for num in numberList if num%2==0] print pTwo print "------------------------------------------------------" print
실행 결과:
위 내용은 Python에서 list() 목록 연산자의 사례 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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