


Pourquoi le découpage de sous-chaînes hors plage en Python renvoie-t-il une chaîne vide au lieu d'une erreur ?
Découpage de sous-chaînes hors plage : pourquoi cela fonctionne
Alors que le découpage de sous-chaînes en Python entraîne généralement une erreur lorsque l'index est sorti de portée, il y a une exception à ce comportement. Considérez l'opération 'exemple'[999:9999] : au lieu d'une erreur, elle renvoie une chaîne vide.
En effet, le découpage de sous-chaînes avec des indices hors plage ne provoque pas d'exception. Au lieu de cela, Python l'interprète comme une plage qui s'étend au-delà de la longueur de la séquence, ce qui donne une sous-séquence vide. Ce comportement diffère de l'indexation d'un seul élément, qui générera une erreur si l'index est hors plage.
La distinction entre l'indexation et le découpage devient évidente lorsqu'il s'agit de chaînes et de listes. Par exemple, lors de l'indexation d'une liste, un index hors plage renverra une erreur, tandis que le découpage entraînera une liste vide :
[0, 1, 2, 3, 4, 5][3] # Returns 3 [0, 1, 2, 3, 4, 5][3:4] # Returns [3]
En revanche, les chaînes agissent différemment. Puisqu'un seul caractère est intrinsèquement une chaîne de 1 caractère en Python, l'indexation d'une chaîne avec un index hors plage donne effectivement une chaîne vide :
'example'[3] # Returns 'm' (the character at index 3) 'example'[3:4] # Also returns 'm' (a substring of length 1)
En résumé, le découpage de sous-chaîne avec un index hors plage Les indices de plage ne provoquent pas d'erreur, car ils sont interprétés comme une plage qui s'étend au-delà de la longueur de la séquence, ce qui donne une sous-séquence vide. Cependant, l'indexation d'un seul élément déclenchera une erreur si l'index est hors plage.
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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

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Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
