cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonPengenalan kepada fungsi Python: pengenalan dan contoh fungsi slice

Pengenalan kepada fungsi Python: pengenalan dan contoh fungsi slice

Nov 03, 2023 pm 06:23 PM
Contohfungsi pythonPengekstrakan kata kunci:fungsi hirisan

Pengenalan kepada fungsi Python: pengenalan dan contoh fungsi slice

Pengenalan kepada fungsi Python: pengenalan dan contoh fungsi slice

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang mudah dipelajari dan berkuasa dengan set kaya fungsi terbina dalam dan perpustakaan standard. Antaranya, fungsi slice adalah fungsi yang sangat praktikal dalam Python, digunakan untuk mencipta objek slice untuk memotong urutan (termasuk rentetan, senarai, dll.). Sintaks fungsi

slice adalah seperti berikut:

slice(stop)
slice(start, stop[, step])

Antaranya, parameter yang diterima oleh fungsi slice termasuk start, stop dan step. mula mewakili kedudukan permulaan hirisan, henti mewakili kedudukan akhir hirisan (tidak termasuk elemen pada kedudukan ini), dan langkah mewakili saiz langkah hirisan.

Seterusnya, kami akan memperkenalkan penggunaan fungsi slice secara terperinci melalui beberapa contoh.

Contoh 1: Memotong rentetan

string = "Hello, World!"
s = slice(7)
result = string[s]
print(result)  # 输出:Hello, 

Dalam contoh di atas, kami mencipta pembolehubah rentetan "Hello, World!", dan kemudian menggunakan fungsi hirisan untuk mencipta objek hirisan s Kedudukan permulaan lalai kepada 0 dan kedudukan penamat ialah 7, iaitu, 7 aksara pertama rentetan dipotong. Akhirnya, keputusan adalah output dengan mencetak hasil. (Hasilnya ialah "Hello, ")

Contoh 2: Cut list

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
s = slice(2, 8, 2)
result = list[s]
print(result)  # 输出:[3, 5, 7]

Dalam contoh di atas, kami mencipta senarai senarai pembolehubah, dan kemudian menggunakan fungsi slice untuk mencipta objek slice s, dengan kedudukan permulaan 2 dan kedudukan akhir ialah 8, saiz langkah ialah 2, iaitu, elemen dengan indeks 2 hingga 7 dalam senarai dipotong, dan saiz langkah ialah 2. Akhirnya, keputusan adalah output dengan mencetak hasil. (Hasilnya ialah [3, 5, 7])

Contoh 3: Potong tuple

tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
s = slice(1, 9, 3)
result = tuple[s]
print(result)  # 输出:(2, 5, 8)

Dalam contoh di atas, kami mencipta tuple variable tuple, dan kemudian menggunakan fungsi slice untuk mencipta objek slice s, kedudukan permulaan ialah 1, kedudukan akhir ialah 9, dan saiz langkah ialah 3, iaitu unsur-unsur dengan indeks 1 hingga 8 dalam tupel dipotong, dan saiz langkah ialah 3. Akhirnya, hasilnya adalah output dengan hasil cetakan. (Hasilnya ialah (2, 5, 8))

Ringkasan:
Melalui contoh di atas, kita dapat melihat fleksibiliti dan kesederhanaan fungsi hirisan. Sama ada anda memotong jujukan seperti rentetan, senarai atau tupel, fungsi hirisan boleh dilaksanakan dengan mudah. Pada masa yang sama, anda boleh menetapkan kedudukan permulaan, kedudukan akhir dan saiz langkah hirisan mengikut keperluan anda, membolehkan anda melakukan operasi penghirisan yang lebih fleksibel pada jujukan.

Perlu diingat bahawa semasa operasi penghirisan, kedudukan akhir adalah julat terbuka, iaitu elemen pada kedudukan akhir tidak disertakan.

Fungsi hirisan ialah fungsi yang sangat praktikal dalam Python, yang menjadikan urutan pemotongan mudah dan cekap. Dengan secara fleksibel menetapkan kedudukan permulaan, kedudukan penamat dan saiz langkah objek hirisan, kami boleh melakukan sebarang operasi pemotongan pada jujukan sasaran mengikut keperluan kami, dengan itu mengekstrak elemen atau jujukan yang diperlukan.

Saya harap kandungan di atas akan membantu untuk memahami dan menggunakan fungsi slice, dan pada masa yang sama, ia juga membolehkan saya mempelajari dan meneroka bahasa pengaturcaraan Python yang sangat baik.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada fungsi Python: pengenalan dan contoh fungsi slice. 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
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

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 untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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.

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

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa