下面小编就为大家带来一篇Python之str操作方法(详解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
1. str.format():使用“{}”占位符格式化字符串(占位符中的索引号形式和键值对形式可以混合使用)。
>>> string = 'python{}, django{}, tornado{}'.format(2.7, 'web', 'tornado') # 有多少个{}占位符就有多少个值与其对应,按照顺序“填”进字符串中 >>> string 'python2.7, djangoweb, tornadotornado' >>> string = 'python{}, django{}, tornado{}'.format(2.7, 'web') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#6>", line 1, in <module> string = 'python{}, django{}, tornado{}'.format(2.7, 'web') IndexError: tuple index out of range >>> string = 'python{0}, django{2}, tornado{1}'.format(2.7, 'web', 'tornado') # 也可以指定“填”进去的值(从0开始,后面的值不一定都要用上,但是要保证指定的位置是有值的) >>> string 'python2.7, djangotornado, tornadoweb' >>> string = 'python{py}, django{dja}, tornado{tor}'.format(tor='tornado', dja='web', py=2.7) # 可以使用键值对的形式赋值 >>> string 'python2.7, djangoweb, tornadotornado' >>>
2. 使用“%”进行字符串格式化。
格式化符号表
%c | 转为单字符 |
%r | 转为用repr()表达的字符串 |
%s | 转为用str()表达的字符串 |
%d或%i | 转为有符号的十进制整数 |
%u | 转为无符号的十进制整数 |
%o | 转为无符号的八进制整数 |
%x | 转为无符号的十六进制整数,十六进制字母用小写表示 |
%X | 转为无符号的十六进制整数, 十六进制字母用大写表示 |
%e | 转为科学计数法表达的浮点数,其中的e用小写表示 |
%E | 转为科学计数法表达的浮点数,其中的E用大写表示 |
%f或#F | 转为浮点数 |
%g | 由Python根据数字的大小自动判断转换为%e或%f |
%G | 由Python根据数字的大小自动判断转换为%E或%F |
%% | 输出“%” |
辅助格式化符号表
* | 定义宽度或小数点的精度 |
- | 左对齐 |
+ | 对正数输出正值符号“+” |
40248cdb8ba3b8fe238e2ffa5e6e3cd8 | 数字的大小不足m.n的要求时,用空格补位 |
# | 在八进制数前显示0,在十六进制数前显示0x或0X |
0 | 数字的大小不足m.n的要求时,用0补位 |
m.n | m是显示的最小总宽度,n是小数点后的位数(如果可用) |
Atas ialah kandungan terperinci Python中str相关操作讲解. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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