파이썬의 시퀀스 유형은 무엇인가요? Python의 시퀀스 유형이란 무엇입니까? 이 기사에서 이에 대해 자세히 알아보세요.
Sequence: 문자, 목록, 튜플
모든 시퀀스는 반복을 지원합니다# 🎜🎜 #
# 🎜🎜 #
1)문자
문자열 리터럴: 텍스트를 작은따옴표, 큰따옴표 또는 삼중따옴표로 묶습니다.
' '' ''' >>> str1 = ' hello, fanison ' >>> type(str1) str
#🎜 🎜 #
유니코드 인코딩을 사용하려면 문자 앞에 u 문자를 사용하여 식별하세요.>>> str2 = u'你好,fanison' >>> type(str2) unicode문서 문자열: 모듈의 첫 번째, 클래스 또는 함수 명령문이 문자인 경우 문자열은 문서 문자열이 되며 __doc__ 속성을 사용하여 참조할 수 있습니다. Example:
>>> def printName(): "the function is print hello" print 'hello' >>> printName.__doc__Operator:
#索#i s [i] 시퀀스의 요소를 반환합니다 I#🎜🎜 ## 🎜🎜#切 [S [i: j] 슬라이스로 돌아가기#🎜🎜 ## 🎜🎜#확장 슬라이스 연산자 s s [i: j:스트라이드]
> :
은 보폭이 긍정적이라는 의미입니다. 작은 것에서 큰 것 i
단계가 음수이면 인덱스를 큰 것에서 작은 것으로 거꾸로 가져간다는 의미입니다. i > 지원 작업:
Index, slicing, min(), max(), len() 등
len(s) s 요소 수
min(s) > 이 지정된 문자열 sub가 처음 나타나는 위치
S.upper() 문자열을 소문자로 변환 s를 구분 기호로 사용하여 시퀀스 t String in
>>> str3 = 'hello,fanison' >>> str2[0:] 'hello,fanison' 返回所有元素 >>> str2[0:7] 'hello,f' 返回索引7之前的所有元素 >>> str2[0:7:2] 'hlof' 返回从索引0到6内步径为2的元素,即隔一个取一个 >>> str2[7:0:-2] 'a,le' 从索引7处倒着隔一个取一个取到索引1处 >>> str2[-4:-1] 'iso' 从索引-4处取到-2处 >>> str2[-4::-1] 'inaf,olleh' 从-4处到开始处倒着取
참고: # 🎜🎜#
도움말을 얻으려면 help()를 사용하세요>>> help(str.join) 모든 개체의 순서에 따른 수집, 접근 인덱스를 통한 요소, 가변 객체, 가변 길이, 이종, 임의 중첩 내부 수정 지원# 🎜🎜# 지정된 인덱스 요소 수정, 지정된 샤드 수정, 명령문 삭제, 내장 메소드
🎜# 원래 Modified를 모든 곳에서 지원하므로 메모리 위치는 변경되지 않습니다. id()를 사용하여 위치 변경 사항을 볼 수 있습니다. ㅋㅋ ' s ' s ' s ‐ ‐ ‐ ~로 ) > > 값 값이 나타납니다
##🎜 🎜# 🎜🎜#L. 목록의 내용은 단일 요소로 끝에 추가됩니다.)
>>> l1 = list(str1) >>> l1 ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'f', 'a', 'n', 'i', 's', 'o', 'n'] >>> ''.join(l1) 'hello,fanison' 使用空字符作为分隔符连接列表l1 S.replace(old, new[, count]) 替换一个字符串 >>> str1.replace('fan','FAN') 'hello,FANison'
L.pop([index]) ' ' ' s ' ' s에서 't's'' t ‐ ‐ ‐‐ to # ### l#l.Remove (key) key
🎜🎜🎜🎜#l에 대한 키가 있는 요소를 제거합니다. INDEX(값) 지정 위치.
L.insert(index, object) 在索引index处插入值
>>> l1.insert(1,'abc') >>> l1 ['x', 'abc', 2, 75]
L.sort() 排序
L.reverse() 逆序
>>> l1.sort() [2, 75, 'abc', 'x'] >>> l1.reverse() ['x', 'abc', 75, 2]
l1 + l2: 合并两个列表,返回一个新的列表;不会修改原列表;
>>> l1 = [ 1,2,3] >>> l2 = [ 'x','y','z'] >>> l1 + l2 [1, 2, 3, 'x', 'y', 'z']
l1 * N: 把l1重复N次,返回一个新列表;
>>> l1 * 3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] 使用id()查看是否生成新列表
成员关系判断字符:
in 用法: item in container
not in item not in container
>>> l1 = [ 'x','y',3 ] >>> 'y' in l1 True >>> 'x' not in l1 False
列表解析:[]
列表复制方式:
浅复制:两者指向同一内存对象
>>> l1 = [ 1,2,3,4 ] >>> l2 = l1 >>> id(l1) == id(l1) True 可以看出两者内存地址相同 >>> l1.append('x') >>> print l1 [ 1,2,3,4,'x' ] >>> print l2 [ 1,2,3,4,'x' ]
深复制:两者指向不同内存对象
1)导入copy模块,使用deepcoop方法
>>> import copy >>> l3 = copy.deepcopy(l1) >>> id(l3) == id(l1) False 地址不同
2)复制列表的所有元素,生成一个新列表
>>> l4 = l1[:] >>> print l4 [ 1,2,3,4,'x' ] >>> l1.append(6) >>> print l1 [ 1,2,3,4,'x',6 ] l1改变 >>> print l4 [ 1,2,3,4,'x' ] l4不变
3)元组
表达式符号:()
容器类型
任意对象的有序集合,通过索引访问其中的元素,不可变对象,长度固定,异构,嵌套
常见操作:
>>> t1 = ( 1,2,3,'xyz','abc') >>> type(t1) tuple >>> len(t1) 5 >>> t2 = () 定义一个空元组 >>> t3 = ( , ) SyntaxError: invalid syntax 报错:使用逗号分隔的条件是最少要有一个元素
(1,)
>>> t1[:] ( 1,2,3,'xyz','abc' ) >>> t1[1:] (2, 3, 'xyz', 'abc')
(1,2)
>>> t1[1:4] (2, 3, 'xyz') >>> t4 = 'x',1,'yz',45,[2,4,6] 注意!!!这样也可以生成元组 >>> t4 ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])
t1 + t4: 合并两个元组,返回一个新的元组;不会修改原元组;
>>> t1 + t4 (1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 'x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])
t1 * N: 把l1重复N次,返回一个新元组;
>>> t1 * 3 (1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc')
成员关系判断
in
not in
注意:
虽然元组本身不可变,但如果元组内嵌套了可变类型的元素,那么此类元素的修改不会返回新元组;
例:
>>> t4 = ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6]) >>> id(t4) 44058448 >>> t4[4] [2, 4, 6] >>> t4[4].pop() 弹出列表内一个元素 6 >>> print t4[4] [2, 4] >>> print t4 ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4]) >>> id(t4) 44058448 由此可见,对元组内列表内的修改也会使元组发生改变,没有返回新元组
위 내용은 파이썬 시퀀스 유형은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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