本文实例讲述了python检查序列seq是否含有aset中项的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
# -*- coding: utf-8 -*- def containsAny(seq, aset): """ 检查序列seq 是否含有aset 中的项 """ for c in seq: if c in aset: return True return False seq = [1,2,3] aset = [3,4,5] print(containsAny(seq,aset))
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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