Python入门篇之列表和元组
列表和元组的主要区别在于,列表可以修改,元组则不能。一般情况下,在几乎所有的情况下列表都可以代替元组
例如:使用序列可以表示数据库中一个人的信息(姓名,年龄)
>>> edward=['Edward Gumby',42]
序列还可以包含其他序列
>>> edward=['Edward Gumby',42]
>>> john=['John Smith',50]
>>> database=[edward,john]
>>> database
[['Edward Gumby', 42], ['John Smith', 50]]
通用序列操作
所有的序列操作都可以进行某些特定的操作。这些操作包括:索引、分片、加、乘以及检查某个元素是否属于序列的成员
索引
序列中的所有元素都是有编号的--从0开始递增。这些元素可以通过编号分别访问,如下:
>>> greeting='hello'
>>> greeting[0]
'h'
>>> greeting[-1]
'o'
>>> 'hello'[1]
'e'
如果一个函数调用返回一个序列,那么可以直接对返回结果进行索引操作,例如:
>>> fourth=raw_input('Year:')[3]
Year:2005
>>> fourth
'5'
View Code
运行结果:
>>>
Year: 1974
Month(1-12): 8
Day(1-31): 16
August 16th, 1974
分片
使用分片操作来访问一定范围内的元素,分片通过冒号相隔的两个索引来实现:
>>> tag='Python web site'
>>> tag[9:30]
'http://www.python.org'
>>> tag[32:-4]
'Python web site'
第一个索引是需要提取部分的第一个元素的编号,而最后的索引则是分片之后剩下部分的第一个元素的编号
>>> numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> numbers[3:6]
[4, 5, 6]
>>> numbers[0:1]
[1]
1、优雅的捷径
访问最后的三个元素,当然可以进行显示的操作
>>> numbers[7:10]
[8, 9, 10]
>>> numbers[-3:-1]
[8, 9]
>>> numbers[-3:0]
[]
>>> numbers[-3:]
[8, 9, 10]
只有最后一个分片完成任务,这种方法同样适用序列开始的元素:
>>> numbers[:3]
[1, 2, 3]
实际上,如果需要复制整个序列,可以将两个索引都置空:
>>> numbers[:]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2、更大的步长
分片还有第三个参数--步长,通常都是隐式设置的,在一般情况下,步长是1,不能为0,但是可以为负数,即从右往左提取元素
测试代码
序列相加
通过使用加号可以进行序列的连接操作:
>>> [1,2,3]+[4,5,6]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> 'hello.'+'world!'
'hello.world!'
>>> [1,2,3]+'world!'
Traceback (most recent call last):
File "
[1,2,3]+'world!'
TypeError: can only concatenate list (not "str") to list
乘法
用数字x乘以一个序列会生成新的序列,而在新的序列中,原来的序列将被重复x次
>>> 'python'*5
'pythonpythonpythonpythonpython'
>>> [42]*10
[42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42]
成员资格
为了检查一个值是否在序列中,可以使用in运算符,该运算符返回布尔值
>>> permissions='rw'
>>> 'w'in permissions
True
>>> 'x'in permissions
False
Enter your name: mlh
True
>>> subject='$$$ Get rich now!!! $$$'
>>> '$$$'in subject
True
长度、最小值和最大值
内建函数len、min、max,len函数返回序列中所包含元素的数量,min和max函数分别返回序列中最大和最小的元素
>>> numbers=[100,34,678]
>>> len(numbers)
3
>>> max(numbers)
678
>>> min(numbers)
34
>>> max(2,3)
3
>>> min(9,3,2,5)
2
list函数
list函数可以根据字符串创建列表
>>> list('hello')
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
基本列表操作:
1、改变列表:元素赋值
使用索引标记来为某个特定的、位置明确的元素赋值:
>>> x=[1,1,1]
>>> x[1]=2
>>> x
[1, 2, 1]
2、删除元素
使用del语句来实现:
>>> names=['Alice','Beth','Ceil','Dee-Dee','Earl']
>>> del names[2]
>>> names
['Alice', 'Beth', 'Dee-Dee', 'Earl']
注意:Cecil是彻底删除,列表长度也从5变为4
3、分片赋值
View Code
列表方法:
方法是一个与某些对象有紧密联系的函数,对象可能是列表、数字,也可能是字符串或者其他类型的对象,方法的调用方式:对象.方法(参数)
1、append
append方法用于在列表末尾追加新的对象:
>>> lst=[1,2,3]
>>> lst.append(4)
>>> lst
[1, 2, 3, 4]
2、cout
count方法用于统计某个元素在列表中出现的次数:
>>> ['to','be','or','not','to','be'].count('to')
2
>>> x=[[1,2],1,1,[2,1,[1,2]]]
>>> x.count(1)
2
>>> x.count([1,2])
1
3、extend
extend方法可以在列表的末尾一次性的追加另一个序列中的多个值
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> a.extend(b)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> #区别连接操作
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> a+b
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a
[1, 2, 3]
4、index
index方法用于从列表中找出某一个匹配项的索引位置:
>>> knights=['we','are','the','knigths','who','say','ni']
>>> knights.index('who')
4
>>> knights=['we','are','the','knigths','who','say','ni']
>>> knights.index('herring')
Traceback (most recent call last):
File "
knights.index('herring')
ValueError: 'herring' is not in list
没有成功找到会引发异常
5、insert
insert方法用于将对象插入到列表中:
>>> numbers=[1,2,3,5,6,7]
>>> numbers.insert(3,'four')
>>> numbers
[1, 2, 3, 'four', 5, 6, 7]
>>> #extend方法一样,insert方法的操作也可以用分片赋值来实现
>>> numbers=[1,2,3,5,6,7]
>>> numbers[3:3]=['four']
>>> numbers
[1, 2, 3, 'four', 5, 6, 7]
6、pop
pop方法会移除列表中的一个元素(默认是最后一个),并且返回该元素的值:
>>> x=[1,2,3]
>>> x.pop()
3
>>> x
[1, 2]
>>> x.pop(0)
1
>>> x
[2]
注意:pop方法是唯一一个既能修改列表又返回元素值(除了None)的列表方法
7、remove
remove方法用于移除列表中某个值的第一个匹配项:
>>> x=['to','be','or','not','to','be']
>>> x.remove('be')
>>> x
['to', 'or', 'not', 'to', 'be']
>>> x.remove('bee')
Traceback (most recent call last):
File "
x.remove('bee')
ValueError: list.remove(x): x not in list
8、reverse
reverse方法将列表中的元素反向存放,该方法也改变了列表但不返回值
>>> x=[1,2,3]
>>> x.reverse()
>>> x
[3, 2, 1]
9、sort
sort方法用于在原位置对列表进行排序,改变原来的列表,从而让其中的元素按照一定的
>>> x=[4,6,2,1,7,9]
>>> x.sort()
>>> x
[1, 2, 4, 6, 7, 9]
元组
元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不可以修改:
任意对象的有序集合
通过偏移存储
属于不可变序列类型
固定长度、异构、任意嵌套
对象引用数组
使用逗号分隔了一些值,就自动创建了一个元组:
>>> 1,2,3
(1, 2, 3)
>>> ()
()
>>> 42
42
>>> 42,
(42,)
>>> (42,)
(42,)
元组也是(大部分时候是)通过圆括号括起来的,空元组可以用没有包含内容的两个圆括号来表示:
tuple函数
tuple函数的功能和list函数基本上是一样的:以一个序列作为参数并把它转换为元组。
>>> tuple([1,2,3])
(1, 2, 3)
>>> tuple('abc')
('a', 'b', 'c')
>>> tuple((1,2,3))
(1, 2, 3)
列表与元组的相互转化:
>>> T=('cc','aa','dd','bb')
>>> tmp=list(T)
>>> tmp
['cc', 'aa', 'dd', 'bb']
>>> T=tuple(tmp)
>>> T
('cc', 'aa', 'dd', 'bb')

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この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

羽毛の鍵は、その漸進的な性質を理解することです。 PS自体は、勾配曲線を直接制御するオプションを提供しませんが、複数の羽毛、マッチングマスク、および細かい選択により、半径と勾配の柔らかさを柔軟に調整して、自然な遷移効果を実現できます。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

PSフェザーリングは、イメージエッジブラー効果であり、エッジエリアのピクセルの加重平均によって達成されます。羽の半径を設定すると、ぼやけの程度を制御でき、値が大きいほどぼやけます。半径の柔軟な調整は、画像とニーズに応じて効果を最適化できます。たとえば、キャラクターの写真を処理する際に詳細を維持するためにより小さな半径を使用し、より大きな半径を使用してアートを処理するときにかすんだ感覚を作成します。ただし、半径が大きすぎるとエッジの詳細を簡単に失う可能性があり、効果が小さすぎると明らかになりません。羽毛効果は画像解像度の影響を受け、画像の理解と効果の把握に従って調整する必要があります。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

PSフェザーリングは、画像の詳細の喪失、色の飽和の減少、およびノイズの増加につながる可能性があります。影響を減らすために、小さな羽の半径を使用し、レイヤーをコピーしてから羽毛をコピーし、羽毛の前後に画質を慎重に比較することをお勧めします。さらに、フェザーリングはすべてのケースに適しておらず、マスクなどのツールが画像エッジの処理に適している場合があります。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。
