


Fonction len() de Python : obtenir la longueur d'une chaîne
Fonction len() de Python : obtenez la longueur d'une chaîne, des exemples de code spécifiques sont requis
Python, en tant que langage de programmation simple, facile à apprendre et puissant, fournit de nombreuses fonctions et méthodes pratiques pour les opérations sur les chaînes. Parmi elles, la fonction len() est une fonction couramment utilisée pour obtenir la longueur d'une chaîne. Dans cet article, nous explorerons l'utilisation de la fonction len() et fournirons quelques exemples de code concrets.
Tout d’abord, jetons un coup d’œil à l’utilisation de base de la fonction len(). La fonction len() accepte une chaîne comme paramètre et renvoie la longueur de la chaîne. Voici un exemple simple :
str1 = "Hello, world!" print(len(str1))
Dans cet exemple, nous définissons une variable chaîne str1, qui contient la chaîne "Hello, world!". Ensuite, nous utilisons la fonction len() pour calculer la longueur de cette chaîne et imprimer le résultat. Exécutez ce code et vous verrez que le résultat est 13, qui correspond à la longueur de la chaîne.
De plus, la fonction len() peut être appliquée non seulement aux chaînes ordinaires, mais également à d'autres types de données ayant un comportement similaire, tels que des listes, des tuples et des dictionnaires. Voici quelques exemples :
list1 = [1, 2, 3, 4, 5] print(len(list1)) tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5) print(len(tuple1)) dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'city': 'New York'} print(len(dict1))
Dans ces exemples, nous définissons respectivement une liste list1, un tuple tuple1 et un dictionnaire dict1, et utilisons la fonction len() pour obtenir leurs longueurs. En exécutant ce code, vous verrez que les résultats de sortie sont 5, 5 et 3, qui sont les longueurs de ces structures de données.
En plus d'être utilisée pour obtenir la longueur des chaînes et d'autres structures de données, la fonction len() peut également être utilisée pour les objets itérables tels que les itérateurs et les générateurs. Voici un exemple d'utilisation de la fonction len() pour obtenir la longueur d'un itérateur :
iterator = iter([1, 2, 3, 4, 5]) print(len(iterator))
Dans cet exemple, nous utilisons la fonction iter() pour convertir la liste [1, 2, 3, 4, 5] en un itérateur et utilisez la fonction len() pour obtenir la longueur de l'itérateur. Exécutez ce code et vous verrez que la sortie est 5, qui est la longueur de l'itérateur.
Il convient de noter que la fonction len() ne peut être utilisée que pour renvoyer le nombre de caractères ou d'éléments. Pour les structures de données complexes, elle ne peut pas renvoyer de résultats significatifs. De plus, pour certains jeux de caractères spéciaux, la fonction len() peut ne pas calculer correctement la longueur de la chaîne. En effet, la fonction len() calcule la longueur en fonction du nombre de caractères et non du nombre d'octets.
Dans cet article, nous explorons l'utilisation de la fonction len() en Python et fournissons quelques exemples de code concrets. La fonction len() est une fonction très utile qui peut nous aider à obtenir rapidement la longueur d'une chaîne ou d'une autre structure de données. J'espère que grâce à cet article, vous pourrez avoir une compréhension plus approfondie de la fonction len() et pouvoir l'utiliser de manière flexible dans la programmation réelle.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

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.
