이 글은 Python의 판단문과 루프문에 대한 간단한 요약을 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
오늘은 파이썬에서 if판단과 루프제어를 주로 소개하겠습니다.
원래 제가 예전에 썼던 제목은 "파이썬의 흐름제어"였는데, 생각해보니 흐름제어는 조건판단이나 루프제어에만 국한되지 않는다는 것을 깨달았습니다. 그래서 솔직하게 바꿨습니다...아하
1.조건부 판단
1. # 🎜🎜#if의 조건 구문 형식은 다음과 같습니다. 해당 실행 동작은 각 분기의 조건부 판단에 따라 결정됩니다.
if <条件判断-1>: <操作-1> elif <条件判断-2>: <操作-2> elif <条件判断-3>: <操作-3> else: <操作-4>
- if 분기:
- 이 참이라고 판단되면 ; 그렇지 않으면 elif 문으로 이동합니다.
- 은 "else if"의 약어입니다. elif 문은 존재할 수도 있고 하나 이상이 있을 수도 있습니다. 이 분기에 들어서서
판단이 참이면 를 실행하고, 그렇지 않으면 다음 elif 문이나 else 문으로 이동한다. else: - 위의 if, elif 브랜치가 모두 완성되었을 때 모두 false로 판단되면 마지막으로 그렇지 않으면 분기하여
를 실행합니다. 예: value = x if x
2 특수 형식
# 🎜🎜#if 판단에도 특별한 형태가 있습니다. 아래 그림과 같습니다.x값에 따라 실행 여부를 결정합니다. 그 중 x가 0이 아닌 값, 비어 있지 않은 문자열, 비어 있지 않은 리스트 등일 경우 True로 판단한 후 if x :
<actions>
2. for 루프
이 부분은 앞서 데이터타입 소개때 소개한 적이 있으니 간단하게 정리해보겠습니다! 은 다음과 같습니다: for x in 可迭代序列:
<actions>
이 루프 문은 x를 임시 변수로 사용하고 반복 가능한 객체의 각 요소(문자열, 목록, 튜플) 등)을 순차적으로 반복합니다.
-
간단한 예로 리스트 데이터 타입 x에 서로 다른 종류의 요소가 있을 때 각 요소를 어떻게 읽고 출력하나요?
the_count = [1,2,3,4,5] # %d fruits = ['apples','oranges','pears','apricots'] # %s change = [1,'pennies',2,'dimes',3,'quarters'] # mixed list:%r for number in the_count: print("this is count %d " % number) for fruit in fruits: print("a fruit of type : %s " % fruit) # mixed lists : notice we have to use %r since we don't know what's in it for i in change: # %r print("i got %r " % i)
【보충】지식~ ~ ~ 사실 갑자기 생각났어요^_^
- 시퀀스의 인덱스와 값을 꺼냅니다. 바로 예시 들어갑니다~
>>> l = ['a','b','c'] >>> for ind ,val in enumerate(l): print("%d %s" %(ind,val)) ... 0 a 1 b 2 c
- 형식: sorted ( [시퀀스], 키=함수, 역=True or False)
분석: 시퀀스를 받아 정렬합니다. 지정된 키 형식을 기준으로 정렬할 수도 있습니다. reverse 매개변수는 방향 정렬이며 True일 때 적용됩니다. 예:
# 对list进行排序。 >>> sorted([36,5,-12,9,-21]) [-21, -12, 5, 9, 36] # 高阶函数 # 可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如,按照绝对值大小排序: >>> sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs) [5, 9, -12, -21, 36] # 对字符串进行排序,默认情况下是按照首字母的ASCII的大小进行排序。 >>> sorted( ['bob','about','Zoo','Credit'] ) ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob'] # 忽略大小写的排序:(全部换成小写) >>> sorted( ['bob','about','Zoo','Credit'] ,key=str.lower) ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo'] # 忽略大小写,且进行方向排序: >>> sorted( ['bob','about','Zoo','Credit'] ,key=str.lower,reverse= True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
3. while 루프
#🎜 🎜 #문법 형식:
while <expression>: <actions>
- 예:
i = 0 numbers = [] while i < 6 : print("at the top i is %d " % i) numbers.append(i) i = i + 1 print("numbers now : ",numbers) print("at the bottom i is %d " %i) # 当i=6时 退出循环 print("the numbers: ")
4. break
예: while x<10 :
if <判断-1>: #例如 x==3
break
x + = 1
5. continue
예: while x<10 :
if <判断-1>: #例如 x==3
break
print(x)
x + = 1
관련 권장 사항:
Python의 조건부 판단 및 루프
위 내용은 Python의 판단문과 루프문에 대한 간략한 요약(예제 포함)의 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 == "__"

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