一、二者区别
列表:
1.可以增加列表内容 append
2.可以统计某个列表段在整个列表中出现的次数 count
3.可以插入一个字符串,并把整个字符串的每个字母拆分当作一个列表段追加到列表当中 extedn
4.可以查询某个列表段在整个列表的位置 index
5.可以在指定位置插入一个列表段 insert
6.可以删除列表的最后一个列表段 pop
7.可以删除指定列表中的某个列表段 remove
8.可以正向反向排序 reverse
9.可以按字母或数字排序 sort
10.定义列表时候使用中括号"[]"
注意:在列表当中,假如某两个列表段相同,不管是使用index还是remove都是统计的最靠前的列表段
元组:
1.可以统计某个元组段在整个元组中出现的次数 count
2.可以查询某个元组段在整个元组中的元组号 index
3.定义元组时候使用小括号"()"
二、二者的使用方法
列表
#定义列表 >>> name_list = ['sean','tom','jack','Angelia','Daisy','jack'] #查看定义的列表 >>> name_list ['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack'] #增加david列表段 >>> name_list.append('david') >>> name_list ['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david'] #统计david列表段出现次数 >>> name_list.count('david') 1 >>> name_list.count('jack') 2 #使用extend向列表中增加列表段 >>> name_list.extend('Hello,My name is sean') >>> name_list ['sean', 'tom', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a', 'n'] #查看列表段所在的索引号,注意这里统计的jack为第一个jack id号 >>> name_list.index('jack') 2 >>> name_list.index('tom') 1 #向索引号为2的地方插入Adam >>> name_list.insert(2,'Adam') >>> name_list ['sean', 'tom', 'Adam', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a', 'n'] #删除最后一个列表段 >>> name_list.pop() 'n' >>> name_list ['sean', 'tom', 'Adam', 'jack', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a'] #删除指定列表段,注意这里删除的是第一个jack >>> name_list.remove('jack') >>> name_list ['sean', 'tom', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a'] #对整个列表进行倒序 >>> name_list.reverse() >>> name_list ['a', 'e', 's', ' ', 's', 'i', ' ', 'e', 'm', 'a', 'n', ' ', 'y', 'M', ',', 'o', 'l', 'l', 'e', 'H', 'david', 'jack', 'Daisy', 'Angelia', 'Adam', 'tom', 'sean'] #对整个列表进行倒序 >>> name_list.reverse() >>> name_list ['sean', 'tom', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'jack', 'david', 'H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'M', 'y', ' ', 'n', 'a', 'm', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', 's', 'e', 'a'] #对整个列表进行列表段的首字母进行排序 >>> name_list.sort() >>> name_list [' ', ' ', ' ', ',', 'Adam', 'Angelia', 'Daisy', 'H', 'M', 'a', 'a', 'david', 'e', 'e', 'e', 'i', 'jack', 'l', 'l', 'm', 'n', 'o', 's', 's', 'sean', 'tom', 'y'] >>>
元组
#定义元组name_tuple >>> name_tuple = ('xiaoming','xiaohong','xiaoli','xiaozhang','xiaoming') >>> name_tuple ('xiaoming', 'xiaohong', 'xiaoli', 'xiaozhang', 'xiaoming') #统计xiaoming、xiaohong在元组内出现的次数 >>> name_tuple.count('xiaoming') 2 >>> name_tuple.count('xiaohong') 1 #查询xiaoming、xiaohong、xiaozhang在元组内的id号 >>> name_tuple.index('xiaoming') 0 >>> name_tuple.index('xiaohong') 1 >>> name_tuple.index('xiaozhang') 3 >>> #尝试增加一个元组单元 >>> name_tuple.append('xiaowang') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#49>", line 1, in <module> name_tuple.append('xiaowang') AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append' >>>
元组的元素是不可变的,元组的元素的元素是可变的
>>> tuple_A = (1,2,{'k1':'v1'}) >>> for i in tuple_A: ... print i ... 1 2 {'k1': 'v1'} #更改元素 >>> tuple_A[2]['k1'] = 'v2' >>> for i in tuple_A: ... print i ... 1 2 {'k1': 'v2'} >>>
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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。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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