이 장에서는 Python 문자열 작성 및 처리에 대해 소개합니다. 그 전에, 번거로운 문자 인코딩 문제를 파악한 후 Python 문자열을 다시 공부하겠습니다.
최신 Python 3 버전에서는 문자열이 유니코드로 인코딩됩니다. 즉, Python의 문자열은 다음과 같은 여러 언어를 지원합니다.
>>> print('包含中文的str') 包含中文的str
단일 문자의 경우 encoding, Python ord() 문자의 정수 표현을 얻기 위해 함수가 제공되며 chr() 함수는 인코딩을 해당 문자로 변환합니다.
>>> ord('A') 65 >>> ord('中') 20013 >>> chr(66) 'B' >>> chr(25991) '文'
문자의 정수 인코딩을 알고 있으면 다음과 같이 str을 16진수로 쓸 수도 있습니다. :
>>> '\u4e2d\u6587' '中文'
두 가지 글쓰기 방식은 완전히 동일합니다.
Python의 string 유형은 str이므로 메모리에서는 유니코드로 표현되고 한 문자는 여러 바이트에 해당합니다. 네트워크를 통해 전송하거나 디스크에 저장하려면 str을 바이트 단위로 변경해야 합니다.
Python은 바이트 유형 데이터를 나타내기 위해 작은 따옴표나 큰 따옴표를 사용합니다.
x = b'ABC'
'ABC'와 b'ABC'를 구별하는 데 주의하세요. 하지만 후자의 내용은 동일하게 표시됩니다. 전자와 마찬가지로 바이트 단위의 각 문자는 1바이트만 차지합니다.
Unicode로 표현된 Str은 encode() 메서드를 통해 지정된 바이트로 인코딩될 수 있습니다. 예:
>>> 'ABC'.encode('ascii') b'ABC' >>> '中文'.encode('utf-8') b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' >>> '中文'.encode('ascii') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)
순수 영어 str은 ASCII로 바이트로 인코딩될 수 있으며, 내용은 동일하며, 중국어가 포함된 str은 UTF로 인코딩될 수 있습니다. 바이트의 경우 -8입니다. 중국어를 포함하는 Str은 중국어 인코딩 범위가 ASCII 인코딩 범위를 초과하기 때문에 ASCII로 인코딩할 수 없으며 Python은 오류를 보고합니다.
바이트 단위로 ASCII 문자로 표시할 수 없는 바이트는 x##으로 표시됩니다.
반대로 네트워크나 디스크에서 바이트 스트림을 읽는 경우 읽은 데이터는 바이트입니다. 바이트를 str로 변경하려면 decode() 메서드를 사용해야 합니다:
>>> b'ABC'.decode('ascii') 'ABC' >>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8') '中文'
bytes에 디코딩할 수 없는 바이트가 포함된 경우 decode() 메서드는 오류를 보고합니다.
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8') Traceback (most recent call last): ... UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte
위는 Python 문자열 프로그래밍에 문제가 있습니다.
위 내용은 Python 문자열과 관련된 작업의 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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