Python的数据集合有四种,即list,tuple,dict,set
列表,List
List是Python中一种有序的可变的数据集合。它的元素可以被添加或则删除。List的表示方法是用一个[]将元素包含起来,元素间用,号分隔。例如[2,'hah',True]。
创建List
list = [1,2,3,'apple',true] List中的元素的数据类型可以不同,除了整数、浮点数、布尔值、字符串等,也可以是list或则其他。
List的长度
可以用len()函数获取list的长度。
获取List的元素
可以用list[index]的方式获取list中的从前往后数的某一个元素。
也可以用list[-n]的方式获取list中从后往前数的第n个元素。
追加元素 append()
例如list.append('haha')即可在list后添加一个元素。
插入元素 insert()
例如list.insert(2,"haha")即在list的3号位添加了一个元素。
删除元素 pop()
list.pop()默认删除list最后一个元素。list.pop(i)则删除第i+1个元素。
替换list中的元素
list[2]='banana'
元组,Tuple
Tuple是Python的一个有序但是不可变的列表。Tuple一旦被创建就不能被修改。其表示方法是用一对()将元素包含,用,分隔。
例如:(1,2,3)。但是对于只用一个元素的tuple,需要在元素后加一个,例如(1,)以与运算符()相区别。
Tuple元素的获取
与list一致,即tuple[index]即可。
Dict 字典
Python中的字典就是一种以key-value形式储存的数据格式。Dict中的key是唯一的不可变对象。
Dict创建方法
my_dict = {'name':'Charlie','age':20,'gender':'male'}
根据key获取value
my_dict['name']
但是有时候我们并不确定dict中是否有我们要的key。如果没有,我们却按上述方法取值,则会报KeyError。
我们有两个方法解决
通过in判断是否存在key。key in dict
my_dict.get('name')。若不存在该key则返回None。也可以知道不存在key时返回值,即my_dict.get('name','value_if_not_existed')
删除key-value
my_dict.pop('name')
Dict与List相比,Dict查询、插入的速度快,与Dict大小无关。占用内存大。List查询、插入的速度与List大小呈反比,但是占用内存小。
Set
Set是一个有序且不重复的数据集合。Set中的元素都必须是不可变对象。
创建set
s = set([1,2,3,5,4,3])
创建时重复的元素将被自动删除。
添加元素
s.add('9')
删除元素
s.remove('9')
若元素'9'不存在,则会报KeyError错误。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

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