Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Eine Kurzanleitung zu Python-Listenmethoden mit Beispielen

Eine Kurzanleitung zu Python-Listenmethoden mit Beispielen

Sep 12, 2024 am 10:16 AM

A Quick Guide to Python List Methods with Examples

Einführung

Python-Listen sind vielseitig und verfügen über eine Vielzahl integrierter Methoden, die bei der effizienten Bearbeitung und Verarbeitung von Daten helfen. Nachfolgend finden Sie eine Kurzreferenz aller wichtigen Listenmethoden sowie kurze Beispiele.

1. anhängen (Element)

Fügt ein Element am Ende der Liste hinzu.

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # [1, 2, 3, 4]
Nach dem Login kopieren

2. klar()

Entfernt alle Elemente aus der Liste.

lst = [1, 2, 3]
lst.clear()  # []
Nach dem Login kopieren

3. copy()

Gibt eine flache Kopie der Liste zurück.

lst = [1, 2, 3]
new_lst = lst.copy()  # [1, 2, 3]
Nach dem Login kopieren

4. count(item)

Zählt die Vorkommen eines Elements.

lst = [1, 2, 2, 3]
lst.count(2)  # 2
Nach dem Login kopieren

5. erweitern (iterierbar)

Erweitert die Liste durch Anhängen aller Elemente aus dem Iterable.

lst = [1, 2, 3]
lst.extend([4, 5])  # [1, 2, 3, 4, 5]
Nach dem Login kopieren

6. index(item, start, end)

Gibt den Index des ersten Vorkommens eines Elements zurück.

lst = [1, 2, 3]
lst.index(2)  # 1
Nach dem Login kopieren

7. Einfügen (Index, Element)

Fügt ein Element am angegebenen Index ein.

lst = [1, 2, 3]
lst.insert(1, 'a')  # [1, 'a', 2, 3]
Nach dem Login kopieren

8. Pop(Index)

Entfernt das Element am angegebenen Index und gibt es zurück (Standard ist das letzte Element).

lst = [1, 2, 3]
lst.pop()  # 3, lst = [1, 2]
Nach dem Login kopieren

9. (Element) entfernen

Entfernt das erste Vorkommen eines Elements.

lst = [1, 2, 3]
lst.remove(2)  # [1, 3]
Nach dem Login kopieren

10. reverse()

Kehrt die Elemente in der Liste um.

lst = [1, 2, 3]
lst.reverse()  # [3, 2, 1]
Nach dem Login kopieren

11. sort(key, reverse)

Sortiert die Liste an Ort und Stelle (standardmäßig aufsteigend).

lst = [3, 1, 2]
lst.sort()  # [1, 2, 3]
lst.sort(reverse=True)  # [3, 2, 1]
Nach dem Login kopieren

12. sortiert()

Gibt eine neue sortierte Liste der Elemente in einer Iterable zurück.

lst = [3, 1, 2]
sorted(lst)  # [1, 2, 3]
Nach dem Login kopieren

13. len(list)

Gibt die Anzahl der Elemente in einer Liste zurück.

lst = [1, 2, 3]
len(lst)  # 3
Nach dem Login kopieren

14. max(Liste)

Gibt das größte Element in einer Liste zurück.

lst = [1, 2, 3]
max(lst)  # 3
Nach dem Login kopieren

15. Min(Liste)

Gibt das kleinste Element in einer Liste zurück.

lst = [1, 2, 3]
min(lst)  # 1
Nach dem Login kopieren

16. Summe(Liste)

Gibt die Summe aller Elemente in einer Liste zurück.

lst = [1, 2, 3]
sum(lst)  # 6
Nach dem Login kopieren

17. list()

Erstellt eine Liste aus einer iterierbaren Liste.

s = "abc"
lst = list(s)  # ['a', 'b', 'c']
Nach dem Login kopieren

Abschluss

Diese Listenmethoden decken die Kernfunktionen ab, die Sie beim Arbeiten mit Listen in Python benötigen. Ob es darum geht, Elemente anzuhängen, zu sortieren oder oberflächliche Kopien zu erstellen, mit diesen Methoden können Sie Daten effizient bearbeiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Kurzanleitung zu Python-Listenmethoden mit Beispielen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1671
14
PHP-Tutorial
1276
29
C#-Tutorial
1256
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

See all articles