


Pourquoi ma boucle ne parvient-elle pas à supprimer toutes les voyelles d'une chaîne lors de la modification de la liste lors de l'itération ?
Boucle "Oublie" pour supprimer certains éléments
Dans le code ci-dessous, l'objectif est de créer une fonction appelée anti_voyelle qui élimine les voyelles d'une chaîne donnée. Bien que la fonction semble simple, elle échoue lorsqu'elle traite la chaîne "Hey look Words!", produisant "Hy lk Words!". La fonction ne parvient pas par inadvertance à supprimer le "o" final dans "look".
text = "Hey look Words!" def anti_vowel(text): textlist = list(text) for char in textlist: if char.lower() in 'aeiou': textlist.remove(char) return "".join(textlist) print anti_vowel(text)
Le problème
Le problème vient de la modification de la liste lors de l'itération. Cette approche entraîne des conséquences inattendues. Pour remédier à cela, une copie de la liste d'entrée doit être créée, permettant la suppression efficace des voyelles sans affecter la position des éléments suivants.
for char in textlist[:]: #shallow copy of the list # etc
Pour une meilleure compréhension, considérons le code suivant qui illustre le problème :
textlist = ['H', 'e', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] for char in textlist: print(char, textlist)
La sortie attendue serait une liste verticale de la chaîne, mais la sortie réelle est :
H ['H', 'e', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] e ['H', 'e', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] # ! l ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] o ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] k ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] # Problem!! ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] W ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] o ['H', 'y', ' ', 'l', 'o', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] d ['H', 'y', ' ', 'l', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] s ['H', 'y', ' ', 'l', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] ! ['H', 'y', ' ', 'l', 'k', ' ', 'W', 'o', 'r', 'd', 's', '!'] Hy lk Words!
Comme la boucle progresse, les éléments sont supprimés de la liste, sautant l'élément suivant. Dans le cas de « look », le deuxième « o » est ignoré car l'index a avancé au-delà de celui-ci. Par conséquent, le « o » final dans « Mots » est supprimé au lieu de celui dans « look ».
Approche recommandée
L'exploitation des compréhensions de liste de Python offre une solution plus propre et plus concise :
def remove_vowels(text): # function names should start with verbs! :) return ''.join(ch for ch in text if ch.lower() not in 'aeiou')
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

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.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

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.
