


Julat(mula, tamat): Mengapa Pengecualian Nilai Tamat?
Fungsi julat(mula, tamat) Python adalah biasa utiliti terpakai yang menjana urutan nombor. Walau bagaimanapun, satu aspek pelik bagi julat() ialah ia mengecualikan nilai akhir. Sebagai contoh, julat(1, 11) mengembalikan [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], berhenti pendek pada 11.
Mengapakah ini berlaku? Jawapannya terletak pada penggunaan luas julat() dan amalan biasa dalam pengaturcaraan.
1. Keseragaman dalam Pengindeksan:
Pengaturcara selalunya memilih pengindeksan berasaskan sifar, di mana elemen pertama jujukan dirujuk sebagai indeks 0. Menggunakan julat(0, 10) akan mengembalikan [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], mengandungi tepat 10 elemen, sejajar dengan panjangnya (len(julat(0, 10))).
2. Menggelung dan Mengulang:
Pertimbangkan struktur gelung biasa:
for i in range(len(li)): pass
Jika julat() menyertakan nilai akhir, gelung ini akan melelang satu kali melepasi indeks sah senarai li . Pengaturcara mungkin terlupa untuk menolak 1 daripada len(li) apabila menentukan julat, membawa kepada gelung tidak sah.
3. Ketekalan dengan Iterator:
Dalam Python, fungsi range() berfungsi sebagai iterator, menghasilkan nilai satu demi satu. Jika ia termasuk nilai akhir, ia memerlukan semakan atau logik tambahan untuk menamatkan lelaran, menambahkan kerumitan dan potensi ralat.
Menangani Keperluan Penyertaan:
Jika anda sering mendapati diri anda memerlukan nilai akhir untuk disertakan, anda boleh mencipta fungsi tersuai yang memanjangkan fungsi range():
def range1(start, end): return range(start, end + 1) print(range1(1, 10)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Dengan memahami sebab di sebalik pengecualian range() terhadap nilai akhir dan dengan menggunakan fungsi tersuai apabila perlu, pengaturcara boleh memanfaatkan alat serba boleh ini dengan berkesan dalam kod Python mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `julat(mula, tamat)` Python Mengecualikan Nilai `akhir`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
