Pythonの基礎 文字列部分の紹介
文字列とは何ですか?
=>;文字列は、プログラム内の順序付けされた文字のシーケンス(アルファベット、小文字、大文字、数値、特殊記号など)です。
先頭と末尾は引用符(single(')、double(")、またはtriple(' ' '/" " ")で表されます。どちらでも使用できます。 .
例:「ハローワールド」
「CSE は素晴らしいです」
「有効な文字列ではありません」(1 種類の引用符の後に続ける必要があります)
文字列の中に文字列を記述するには、さまざまな種類の引用符を使用する必要があります。これは、文字列内に二重引用符で囲まれた部分文字列がある場合は、一重引用符を使用して主文字列を表し、その逆も同様であることを意味します。
例: 「順序が維持されているため、これは有効な '文字列' です」
「このような「文字列」内の文字列は許可されません」
*文字列内にインタープリタを混乱させる可能性のある特殊文字がある場合は、「エスケープ シーケンス」を使用して明確にすることができます。エスケープ シーケンスは、バックスラッシュに続く文字を印刷可能な文字と見なすようにインタープリタに指示します。
「彼女は、仕事に遅刻するんじゃないの?」と言いました。
- 単一の文字も文字列です。
例: "P"、'P'
- 文字列では大文字と小文字が区別されます。 例: 「A」と「a」は 2 つの異なる文字列です。
- スペースも文字列です。 例: " " と ' ' は文字列です。
- 空の文字列 - 引用符の間には何もありません。 例: "" と ''
- 「1」は整数ではなく、文字列です!
これは文字列の非常に重要な概念です。
文字列は不変です。 文字列が作成されると、その中の文字を変更/削除/変更することはできません。したがって、文字列を変更する必要があるたびに、元の文字列のコピーを作成し、重複した文字列に変更を加える必要があります。
Sentence= "Loving CSE110' Sentence[0]= "M"
*ただし、文字列全体を変更することもできます。TypeError: 'str' は項目の配置をサポートしていません。(ここでは、文字列を変更しようとしていますが、文字列内の文字は変更できません)
s='私はベイマックスです'
印刷
s=「私はスーパーマンです」
印刷=>ここでは、まったく異なる文字列を s 変数に格納しています。
'del' = 文字列への参照のバインドを解除するキーワード。変数から文字列を削除します。
例:
s='I love CSE' Print(s) Del(s) Print(s) >>> I love CSE Error *We can't delete a character from a string. s='I am 007' del(s[0]) >>> ERROR
'in' キーワードを使用すると、指定された文字列内に部分文字列が存在するかどうか (文字列が別の文字列内に存在するかどうか) を確認できます。
例:
'bay' in 'ebay' >>True
'bay' not in 'ebay' >>False
S1= 'I am Loki' S2='am' If S2 in S1: Print(found) Else: Print(not found) >>>found
以上がPythonの基礎 文字列部分の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
