这里记录Python中容易被忽视的小问题
一、input(...)和raw_input(...)
#简单的差看帮助文档input(...)和raw_input(...)有如下区别 >>> help(input) Help on built-in function input in module __builtin__: input(...) input([prompt]) -> value Equivalent to eval(raw_input(prompt)). >>> help(raw_input) Help on built-in function raw_input in module __builtin__: raw_input(...) raw_input([prompt]) -> string Read a string from standard input. The trailing newline is stripped. If the user hits EOF (Unix: Ctl-D, Windows: Ctl-Z+Return), raise EOFError. On Unix, GNU readline is used if enabled. The prompt string, if given, is printed without a trailing newline before reading. #可见 input会根据输入的内容eval结果来返回值,即输入纯数字,则得到的就是纯数字 # raw_input返回的才是字符串 #test: >>> a = input("输入数字") 输入数字1 >>> type(a) <type 'int'> >>> b=raw_input("输入数字") 输入数字1 >>> type(b) <type 'str'>
ps:在python3.0以后的版本中,raw_input和input合体了,取消raw_input,并用input代替,所以现在的版本input接收的是字符串
二、python三目运算符
虽然Python没有C++的三目运算符(?:),但也有类似的替代方案,
那就是
1、 true_part if condition else false_part
>>> 1 if True else 0 1 >>> 1 if False else 0 0 >>> "True" if True else "False" 'True' >>> "True" if True else "False" 'Falser'
2、 (condition and [true_part] or [false_part] )[0]
>>> (True and ["True"] or ["False"])[0] 'True' >>> (False and ["True"] or ["False"])[0] 'False' >>>
三、获得指定字符串在整个字符串中出现第N次的索引
# -*- coding: cp936 -*- def findStr(string, subStr, findCnt): listStr = a.split(subStr,findCnt) if len(listStr) <= findCnt: return -1 return len(string)-len(listStr[-1])-len(subStr) #test a = "12345(1)254354(1)3534(1)14" sub = "(1)" N = 2 #查找第2次出现的位置 print findStr(a,sub,N) N = 10 #查找第10次出现的位置 print findStr(a,sub,N) #结果 #>>> #14 #-1
四、enumerate用法:
遍历序列的时候,可能同时需要用到序列的索引和对应的值,这时候可以采用enumerate方法进行遍历
enumerate的说明如下:
>>> help(enumerate) Help on class enumerate in module __builtin__: class enumerate(object) | enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable | | Return an enumerate object. iterable must be another object that supports | iteration. The enumerate object yields pairs containing a count (from | start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable argument. | enumerate is useful for obtaining an indexed list: | (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ... | | Methods defined here: | | __getattribute__(...) | x.__getattribute__('name') <==> x.name | | __iter__(...) | x.__iter__() <==> iter(x) | | next(...) | x.next() -> the next value, or raise StopIteration | | ---------------------------------------------------------------------- | Data and other attributes defined here: | | __new__ = <built-in method __new__ of type object> | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
五、遍历序列的方法
>>> List = ['a','b','c'] >>> for index, value in enumerate(List): print index, value 0 a 1 b 2 c >>>
六、使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素
import List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(List, 5) #从List中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print slice print List #原有序列并没有改变。
七、用json打印包含中文的列表字典等
# -*- coding:utf-8 -*- import json #你的列表 listA = [{'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 1080p x264 AAC][6E5CFE86].mp4'], 'length': 131248608L}, {'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 720p x264 AAC][639D304A].mp4'], 'length': 103166306L}, {'path': ['[AWS] \xe7\xbe\x8e\xe5\xb0\x91\xe5\xa5\xb3\xe6\x88\x98\xe5\xa3\xab Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 480p x264 AAC][5A81BACA].mp4'], 'length': 75198408L}] #打印列表 print json.dumps(listA, encoding='UTF-8', ensure_ascii=False)
输出结果:
>>> [{"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 1080p x264 AAC][6E5CFE86].mp4"], "length": 131248608}, {"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 720p x264 AAC][639D304A].mp4"], "length": 103166306}, {"path": ["[AWS] 美少女战士 Sailor Moon Crystal - Moon Pride MV[BIG5][BDrip 480p x264 AAC][5A81BACA].mp4"], "length": 75198408}]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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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