這篇文章主要介紹了收藏的一些Python常用方法和技巧,本文講解了逆轉字串的三種方法、遍歷字典的四種方法、遍歷list的三種方法、字典排序的方法等Python常用技巧和方法,需要的朋友可以參考下
1. 逆轉字串的三種方法
1.1. 模擬C++中方法, 定義一個空字串來實現
透過設定一個空字串, 然後講參數中的字串從後往前遍歷, 使用字串的加法合併為新的字串
def reverse(text) : str = '' index = len(text) - 1 while index >= 0 : str += text[index] index -= 1 return str
1.2. 使用切片法
這個是Python中的一個特性, 切片可以取負值,這是採用切片的方法,設定步長為-1,這樣就實現了反過來排序。
def reverse_1(text) : return text[::-1]
1.3. 使用列表
採用列表的reverse方法,先將text轉換為列表,然後透過reverse方法反轉,然後在透過join連接為字符串。
def reverse_2(text) : temp = list(text) temp.reverse() return ''.join(temp)
2. 使用reduce
使用匿名函數和reduce()
def reverse_3(text) : return reduce(lambda x, y : y + x, text) print reverse_3("Hello")
3. 遍歷字典的四種方法
dict={"a":"apple","b":"banana","o":"orange"} print "##########dict######################" for i in dict: print "dict[%s]=" % i,dict[i] print "###########items#####################" for (k,v) in dict.items(): print "dict[%s]=" % k,v print "###########iteritems#################" for k,v in dict.iteritems(): print "dict[%s]=" % k,v print "###########iterkeys,itervalues#######" for k,v in zip(dict.iterkeys(),dict.itervalues()): print "dict[%s]=" % k,v
4. 遍歷list的三種方法
for key in lst : print key for i in range(len(lst)) : print lst[i] for index, key in enumerate(lst) : print key //index是list的索引
5. 字典排序的方法
字典依照value的值從大到小的順序來排序(預設從小到排序)。
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0} dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[1], reverse = True) print dict //输出的结果: [('aa', 74), ('a', 31), ('bc', 5), ('asd', 4), ('c', 3), ('d', 0)]
下面我們分解下程式碼
print dic.iteritems() 得到[(鍵,值)]的列表。
接著用sorted方法,透過key這個參數,指定排序是依照value,也就是第一個元素d[1的值來排序。 reverse = True表示是需要翻轉的,預設是從小到大,翻轉的話,那就是從大到小。
對字典按鍵(key)排序:
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0} dict= sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[0]) # d[0]表示字典的键 print dict #sorted中第三个可选参数为reverse, True表示从大到小排序 #默认reverse = False
以上是整理的一些Python常用方法供大家參考的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

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。


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