


Mengzip Senarai Bersaiz Tidak Sekata: Meneroka Pendekatan Alternatif
Gelagat wujud fungsi zip terbina dalam Python menimbulkan cabaran apabila berurusan dengan senarai panjang yang berbeza-beza. Ini terbukti apabila satu senarai lebih pendek daripada yang lain, mengakibatkan bilangan elemen yang tidak sama rata untuk berpasangan.
Untuk menangani had ini, terdapat beberapa teknik untuk mencapai output yang diingini, di mana senarai yang lebih pendek diulang kepada padankan dengan panjang yang lebih panjang.
1. Menggunakan Fungsi zip dengan itertools.cycle
Kaedah ini melibatkan penggunaan fungsi itertools.cycle Python untuk mencipta iterable yang bergelung tanpa henti melalui elemen senarai yang lebih pendek. Dengan memanfaatkan kitaran, ia menjadi mungkin untuk menggandingkan elemen senarai yang lebih panjang dengan elemen berulang yang lebih pendek.
<code class="python">A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] B = ["A","B","C"] from itertools import cycle zip_list = zip(A, cycle(B)) if len(A) > len(B) else zip(cycle(A), B)</code>
2. Melaksanakan Custom For Loop
Pendekatan alternatif melibatkan lelaran secara manual melalui senarai yang lebih besar dan memasangkan setiap elemen dengan elemen yang sepadan daripada senarai yang lebih pendek. Jika senarai yang lebih pendek telah habis, lelaran akan dimulakan dari awal, mengulangi elemen sehingga semua elemen dalam senarai yang lebih besar digandingkan.
<code class="python">idx = 0 zip_list = [] for value in larger: zip_list.append((value,smaller[idx])) idx += 1 if idx == len(smaller): idx = 0</code>
Dengan menggunakan salah satu daripada strategi ini, pembangun boleh mengezip dua senarai dengan berkesan dengan saiz yang berbeza, memastikan senarai yang lebih pendek diulang seperti yang diperlukan untuk memadankan panjang senarai yang lebih panjang. Ini membuka kemungkinan untuk pelbagai tugas pemprosesan dan manipulasi data yang melibatkan kerja dengan senarai yang tidak sama panjangnya.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengezip Senarai Bersaiz Tidak Sekata dalam Python: Meneroka `itertools.cycle` dan Gelung Tersuai. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)