使用Python的時候,發現了一個strip()指令的坑。
之前對strip(X)的理解是:去除開頭和結尾包含的"X"字串,如果不包含則不去除。
這裡面的一個坑是:python對字串X的處理是一個set,而不是一個固定順序的字串。也就是說,是把X拆開成由單個字母組成的set來看待的,如果被strip()的字串在左右邊包含任意一個該set中的字符,都會被strip()掉。範例如下:
[python] view plain copy >>> a="abc_1213" >>> a.strip('abc_') '1213' >>> a.strip('ba_c') '1213' >>> a.strip('zxcvbnmasdfghjklpoiuytrewq') '_1213' >>> a.strip('zxcvbnmasdfg_hjklpoiuytrewq') '1213'
最開始,個人的理解是第一種情況。 strip('abc_')之後,只會移除左邊的"abc_"。
實驗之後,確認,是把要strip的字串當做了一個set來處理的。只要是左右兩邊的字元在該set內,都會被逐一移除,直到遇到第一個不在該set內的字元為止。
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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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