


Wie konvertiere ich durch Leerzeichen getrennte Zahlen in eine Liste von ganzen Zahlen in Python?
Durch Leerzeichen getrennte Zahlen in ganze Zahlen aufteilen
Gegeben ist eine Folge von durch Leerzeichen getrennten Zahlen, wie im Beispiel „42 0“, die Die Aufgabe besteht darin, diese Zahlen in eine Liste von ganzen Zahlen umzuwandeln.
Verwendung von str.split()
Ein Ansatz besteht darin, Pythons integriertes str.split() zu verwenden Verfahren. Diese Methode teilt die Zeichenfolge in eine Liste von Teilzeichenfolgen auf und verwendet dabei Leerzeichen als Trennzeichen. Standardmäßig teilt str.split() alle Leerzeichen auf, einschließlich Leerzeichen, Tabulatoren und Zeilenumbrüche.
<code class="python">>>> "42 0".split() # or .split(" ") ['42', '0']</code>
Beachten Sie, dass die Verwendung von str.split(" ") in diesem Fall zum gleichen Ergebnis führen würde, aber kann sich anders verhalten, wenn die Zeichenfolge mehrere aufeinanderfolgende Leerzeichen enthält.
Verwenden von map() für die Konvertierung
Um die Teilzeichenfolgen in Ganzzahlen umzuwandeln, können Sie die Map( ) Funktion. Diese Funktion benötigt zwei Argumente: ein aufrufbares Argument (z. B. int) und ein iterierbares Argument (z. B. die Liste der Teilzeichenfolgen). Es wendet das Callable auf jedes Element im Iterable an und gibt ein neues Iterable zurück, das die Ergebnisse enthält.
In Python 2:
<code class="python">>>> map(int, "42 0".split()) [42, 0]</code>
In Python 3 gibt map() ein Lazy-Objekt zurück, das muss mit der Funktion list() in eine Liste konvertiert werden:
<code class="python">>>> map(int, "42 0".split()) <map object at 0x7f92e07f8940> >>> list(map(int, "42 0".split())) [42, 0]</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich durch Leerzeichen getrennte Zahlen in eine Liste von ganzen Zahlen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

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 wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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 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.
