Python フルスタック Road シリーズのタプル データ型
タプルとリストの唯一の違いは、リストは変更できる、タプルは変更できない、他の関数はリストと同じであるということです
タプルを作成する2つの方法
最初の方法
ages = (11, 22, 33, 44, 55)
2番目の方法
ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55))
もしあればは祖先内の 1 つの要素にすぎない場合、カンマを追加する必要があります。追加しない場合は文字列になります。
In [1]: t = (1) In [2]: t Out[2]: 1 In [3]: type(t) Out[3]: int In [4]: t = (1,) In [5]: t Out[5]: (1,) In [6]: type(t) Out[6]: tuple
タプルのメソッド
リスト内の要素の出現数を表示
count(self, value):
属性 | 説明 |
---|---|
value | の価値要素 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages (11, 22, 33, 44, 55) >>> ages.count(11) 1
タプル内の要素の位置を検索します
index(self, value, start=None, stop=None):
Attribute | Description |
---|---|
値 | 要素の値 |
start | 開始位置 |
stop | 終了位置 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages.index(11) 0 >>> ages.index(44) 3
リストのネスト
>>> T = (1,2,3,4,5) >>> (x * 2 for x in T) <generator object <genexpr> at 0x102a3e360> >>> T1 = (x * 2 for x in T) >>> T1 <generator object <genexpr> at 0x102a3e410> >>> for t in T1: print(t) ... 2 4 6 8 10
タプルのネストの変更
タプルの要素は変更できませんはい、ただしタプル要素の要素は変更可能です
>>> tup=("tup",["list",{"name":"ansheng"}]) >>> tup ('tup', ['list', {'name': 'ansheng'}]) >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}] >>> tup[1].append("list_a") >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}, 'list_a']
タプルの要素自体は変更できませんが、タプルの要素がリストまたは辞書の場合は変更できます
スライスをその場で変更することはできません変数型
>>> T = (1,2,3) >>> T = T[:2] + (4,) >>> T (1, 2, 4)
Python フルスタック シリーズのその他のタプル データ型については、PHP 中国語 Web サイトの関連記事に注目してください。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

** Redisメモリ構成のコアパラメーターはMaxMemoryであり、Redisが使用できるメモリの量を制限します。この制限を超えると、Redisは、Maxmemory-Policyに従って除去戦略を実行します。これには、次のようになります。その他の関連パラメーターには、Maxmemory-Samples(LRUサンプル量)、RDB圧縮が含まれます
