


Warum führt „.join()' zu unerwarteten Ergebnissen, wenn ein String und ein Byte-ähnliches Objekt verkettet werden?
Was ist .join() und wie funktioniert es beim Verketten von Strings?
Pythons .join()-Methode wird häufig für Strings verwendet Verkettung. Beim Testen des bereitgestellten Beispiels wurden jedoch unerwartete Ergebnisse erzielt. Wenn Sie den Zweck und die Verwendung dieser Methode verstehen, können Sie klären, warum sie sich so verhalten hat.
Die .join()-Methode arbeitet mit einer Zeichenfolge und verwendet eine Iteration von Elementen als Argument. Es fügt die angegebene Zeichenfolge zwischen jedem Element des Iterables während der Verkettung ein.
Zum Beispiel:
",".join(["a", "b", "c"]) # Output: 'a,b,c'
Im bereitgestellten Beispiel:
array.array('c', random.sample(string.ascii_letters, 20 - len(strid))) .tostring().join(strid)
The tostring() Die Methode wandelt das Zeichenarray in ein byteähnliches Objekt um. Dieses byteartige Objekt wird dann zusammen mit der Zeichenfolge „595“ als Eingabe für .join() verwendet.
Der entscheidende Punkt zum Verständnis ist jedoch, dass die Zeichenfolge „595“ als Liste von behandelt wird seine einzelnen Zeichen, also [„5“, „9“, „5“]. Daher bearbeitet „.join()“ diese Liste und fügt das byteähnliche Objekt zwischen jedem Zeichen ein:
5wlfgALGbXOahekxSs9wlfgALGbXOahekxSs5 ^ ^ ^
Jede „5“, „9“, „5“ in der Ausgabe gibt die Einfügung an des byteähnlichen Objekts zwischen den Zeichen der Originalzeichenfolge.
Um die beabsichtigte Verkettung zu erreichen, kann stattdessen der Operator verwendet werden:
array.array('c', random.sample(string.ascii_letters, 20 - len(strid))) .tostring() + strid
Dieser Ansatz verkettet die byteähnlichen Objekte direkt Objekt mit der Zeichenfolge „595“, wodurch die gewünschte Ausgabe ohne Einfügungen zwischen Zeichen erzeugt wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führt „.join()' zu unerwarteten Ergebnissen, wenn ein String und ein Byte-ähnliches Objekt verkettet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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.

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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.

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

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.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
