cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMengapakah `julat(mula, tamat)` Python Mengecualikan Nilai `akhir`?

Why Does Python's `range(start, end)` Exclude the `end` Value?

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!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

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

Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

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.

Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

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

Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

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.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

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

Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

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

Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

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

Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

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

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists

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

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod