


Beherrschen von Python-Listen: Grundlegende Techniken, die Sie kennen müssen
Für
einfach für
Dadurch wird die Liste durchlaufen und jedes Element der Liste ist in jeder Iteration als Variable verfügbar. Dies wird häufig verwendet, wenn alle Elemente der Liste durchgegangen werden müssen.
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] for os in operating_systems: print(os)`
# Output windows mac linux
für und Reichweite
Wenn ein Zugriff basierend auf dem Index und dem Indexwert erforderlich ist.
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] for i in range(len(operating_systems)): print(f"Index {i}: {operating_systems[i]}")
# Output Index 0: windows Index 1: mac Index 2: linux
für und aufzählen
Dies ist eine elegante Möglichkeit, wenn Sie sowohl den Index als auch den Wert benötigen
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] for index, os in enumerate(operating_systems): print(f"Index is {index} and value is {os}")
# Output Index is 0 and value is windows Index is 1 and value is mac Index is 2 and value is linux
Während
einfach während
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] i = 0 # Inital condition, required to start while i < len(operating_systems): print(f"While looping {i} got the value {operating_systems[i]}") i = i + 1 # This is very important, dont forget about infinite loops
# Output While looping 0 got the value windows While looping 1 got the value mac While looping 2 got the value linux
Iterator
Ermöglicht eine genaue Kontrolle darüber, wann der Iterator vorwärts bewegt werden soll, obwohl wir uns auf StopIteration verlassen müssen, um zu überprüfen, ob das Ende erreicht ist.
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] iterator = iter(operating_systems) while True: try: os = next(iterator) print(f"Consumed form iterator {os}") except StopIteration: print("Consumed all from iterator") break
# Output Consumed form iterator windows Consumed form iterator mac Consumed form iterator linux Consumed all from iterator
# Hack to avoid StopIteration iterator = iter(operating_systems) end_of_list = object() reached_end = False while not reached_end: os = next(iterator, end_of_list)# a predefined object as end of the list if os != end_of_list: print(os) else: reached_end = True
Listenverständnis
Wenn Transformation erforderlich ist
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] os_uppercase = [os.upper() for os in operating_systems] print(os_uppercase)
# Output ['WINDOWS', 'MAC', 'LINUX']
Radfahren
Wenn das Durchblättern einer Liste erforderlich ist. Verwenden Sie die richtige Randbedingung, um die Schleife zu unterbrechen
import itertools operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] for item in itertools.cycle(operating_systems): print(item) # Infinite cycling loopmake sure to have proper boundary condition to break
# Output windows mac linux windows mac linux windows mac linux windows mac linux windows ....... Infinite loop
Über mehrere Listen
Mehrere Listen gleichzeitig durchlaufen. Beachten Sie die Ausgabe, wenn die Listengrößen unterschiedlich sind.
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] mobile_operating_systems = ["android", "ios"] for os, mobile_os in zip(operating_systems,mobile_operating_systems): print(os, mobile_os)
# Output windows android mac ios
Rückwärtsschleife
operating_systems = ["windows", "mac", "linux"] for reversed_os in reversed(operating_systems): print(reversed_os)
# Output linux mac windows
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeherrschen von Python-Listen: Grundlegende Techniken, die Sie kennen müssen. 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.

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 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
