


Mengisi Rentetan Python dengan Ruang
Apabila bekerja dengan rentetan dalam Python, ia boleh berguna untuk menambah ruang padanya untuk tujuan penjajaran atau pemformatan. Walaupun padding dengan sifar adalah mudah menggunakan operator %, untuk mencapai kesan yang sama dengan ruang memerlukan pendekatan yang berbeza.
Penyelesaian Terpendek
Untuk mengisi rentetan dengan ruang dalam Python, anda boleh menggunakan kaedah str.ljust(width[, fillchar]). Kaedah ini mengembalikan rentetan baharu yang dibenarkan dibiarkan dalam rentetan lebar yang ditentukan, menggunakan fillchar pilihan (yang lalai kepada ruang) untuk pelapik.
Sebagai contoh, untuk menambah ruang di sebelah kiri rentetan 'hi' untuk mencipta rentetan selebar 10 aksara, anda boleh menggunakan kod berikut:
hi.ljust(10)
Ini akan mengeluarkan rentetan 'hi' dengan lapan ruang ditambah di sebelah kiri rentetan asal.
Kelebihan Menggunakan ljust()
Kaedah str.ljust() menawarkan beberapa kelebihan berbanding pendekatan lain:
- Ia adalah kaedah yang ringkas dan mudah diingati.
- Ia mengendalikan penjajaran dan pelapik secara automatik, menghapuskan keperluan untuk pengiraan manual.
- Ia menyokong fillchar pilihan, membolehkan anda menyesuaikan aksara padding yang digunakan.
- Ia mengembalikan rentetan baharu, meninggalkan rentetan asal tidak berubah.
Contoh Penggunaan
Berikut ialah beberapa contoh tambahan penggunaan str.ljust() untuk mengisi rentetan dengan ruang:
# Center a string within a 20-character-wide string "Hello".ljust(20, ".") # Truncate a string to a maximum width of 10 characters "Lorem ipsum".ljust(10, ".") # Use spaces as the fill character to right-justify a string "Goodbye".ljust(15)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melapik Rentetan Python dengan Spaces dengan Mudah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


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 Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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.

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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft