Fungsi len() Python: Dapatkan panjang rentetan
Fungsi len() Python: Dapatkan panjang rentetan, contoh kod khusus diperlukan
Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas, mudah dipelajari dan berkuasa, menyediakan banyak fungsi dan kaedah yang mudah untuk operasi rentetan. Antaranya, fungsi len() ialah fungsi yang biasa digunakan untuk mendapatkan panjang rentetan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka penggunaan fungsi len() dan menyediakan beberapa contoh kod konkrit.
Pertama, mari kita lihat penggunaan asas fungsi len(). Fungsi len() menerima rentetan sebagai parameter dan mengembalikan panjang rentetan. Berikut ialah contoh mudah:
str1 = "Hello, world!" print(len(str1))
Dalam contoh ini, kami mentakrifkan pembolehubah rentetan str1, yang mengandungi rentetan "Hello, dunia!". Kemudian, kami menggunakan fungsi len() untuk mengira panjang rentetan ini dan mencetak hasilnya. Jalankan kod ini dan anda akan melihat output ialah 13, iaitu panjang rentetan.
Selain itu, fungsi len() boleh digunakan bukan sahaja pada rentetan biasa, tetapi juga pada jenis data lain dengan gelagat yang serupa, seperti senarai, tupel dan kamus. Berikut ialah beberapa contoh:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5] print(len(list1)) tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5) print(len(tuple1)) dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'city': 'New York'} print(len(dict1))
Dalam contoh ini, kami mentakrifkan senarai senarai1, tuple tuple1 dan kamus dict1 masing-masing dan menggunakan fungsi len() untuk mendapatkan panjangnya. Menjalankan kod ini, anda akan melihat bahawa hasil output ialah 5, 5, dan 3, yang merupakan panjang struktur data ini.
Selain digunakan untuk mendapatkan panjang rentetan dan struktur data lain, fungsi len() juga boleh digunakan untuk objek boleh lelaran seperti iterator dan penjana. Berikut ialah contoh penggunaan fungsi len() untuk mendapatkan panjang iterator:
iterator = iter([1, 2, 3, 4, 5]) print(len(iterator))
Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi iter() untuk menukar senarai [1, 2, 3, 4, 5] menjadi iterator dan gunakan fungsi len() untuk mendapatkan panjang iterator. Jalankan kod ini dan anda akan melihat bahawa output ialah 5, iaitu panjang lelaran.
Perlu diambil perhatian bahawa fungsi len() hanya boleh digunakan untuk mengembalikan bilangan aksara atau elemen Untuk struktur data yang kompleks, ia tidak dapat mengembalikan hasil yang bermakna. Selain itu, untuk beberapa set aksara khas, fungsi len() mungkin tidak mengira panjang rentetan dengan betul. Ini kerana fungsi len() mengira panjang berdasarkan bilangan aksara, bukan bilangan bait.
Dalam artikel ini, kami meneroka penggunaan fungsi len() dalam Python dan menyediakan beberapa contoh kod konkrit. Fungsi len() ialah fungsi yang sangat berguna yang boleh membantu kami mendapatkan panjang rentetan atau struktur data lain dengan cepat. Saya berharap melalui artikel ini, anda boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang fungsi len() dan boleh menggunakannya secara fleksibel dalam pengaturcaraan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Fungsi len() Python: Dapatkan panjang rentetan. 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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

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

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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