


Python でリストをマージすると「TypeError: list indices は str ではなく、整数またはスライスである必要があります」というメッセージが表示されるのはなぜですか?
リストのマージ中に Python で「TypeError: list indices は str ではなく、整数またはスライスである必要があります」を処理します
Python で、アクセスしようとしています文字列インデックスを使用するリスト要素では、「TypeError: リスト インデックスは str ではなく、整数またはスライスである必要があります」エラーが発生することがよくあります。このエラーは通常、2 つのリストを 1 つの配列にマージするときに発生します。
このエラーを回避するには、リスト要素へのアクセスに使用されるインデックスが整数であることを確認することが重要です。以下は、提供された Python コードの特定の問題と、それらに対処する正しい方法です。
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array_length を整数に変換する: 元のコードでは、array_length が割り当てられています。 array_dates の長さの文字列表現。代わりに、これは len(array_dates) を使用して取得できる整数の長さの値である必要があります。
array_length = str(len(array_dates)) # Convert to: array_length = len(array_dates)
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Using range() for Loop: forループは、result_array のインデックスを反復処理します。ただし、ループ定義では、文字列である array_length を反復可能として使用します。代わりに、 range(array_length) を使用して整数を反復処理します。
for i in array_length: # Convert to: for i in range(array_length):
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自動インデックス インクリメント: 元のコードでは、i は反復ごとに手動で増加します。 for ループによってインデックス変数が自動的にインクリメントされるため、これは不要です。
i += 1 # Remove this line
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zip() を使用した代替アプローチ:
または、同じ長さの 2 つのリストをマージするには、zip() 関数を使用します。この関数は、各リストから対応する要素を取得し、タプルの新しいリストを作成します。このアプローチは多くの場合、より簡潔であり、手動でインデックスを作成する必要がなくなります。
dates = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'] urls = ['www.abc.com', 'www.cnn.com', 'www.nbc.com'] csv_file_path = '/path/to/filename.csv' with open(csv_file_path, 'w') as fout: csv_writer = csv.writer(fout, delimiter=';', lineterminator='\n') result_array = zip(dates, urls) csv_writer.writerows(result_array)
以上がPython でリストをマージすると「TypeError: list indices は str ではなく、整数またはスライスである必要があります」というメッセージが表示されるのはなぜですか?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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

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

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。

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。

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
