ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル lenb関数とlen関数の戻り結果を比較して解説

lenb関数とlen関数の戻り結果を比較して解説

Jan 28, 2024 am 10:32 AM

lenb関数とlen関数の戻り結果を比較して解説

lenb関数とlen関数の戻り結果の比較と説明

Pythonではコンテナの値を取得するためにlen関数を使うことが多いです文字列、リスト、タプルなど。ただし、メモリ内で漢字が占めるバイト数は固定されていないため、len 関数は漢字に関しては問題が発生する可能性があります。この問題を解決するために、Python は特別な関数 lenb を提供します。

len 関数は組み込み関数であり、その機能はコンテナ内の要素の数を返すことです。文字列の場合は文字列内の文字数を返し、リストやタプルなどのコンテナの場合はコンテナ内の要素の数を返します。

lenb 関数は、漢字を使用する場合に非常に便利な関数です。この関数は len 関数に似ていますが、漢字の長さをバイト単位で返します。

具体的なコード例を使用して、lenb 関数と len 関数の戻り結果を比較して説明します。

例 1:

a = "Hello World"  # 英文字符串
b = "你好,世界"  # 中文字符串

print(len(a))  # 输出:11
print(lenb(a))  # 输出:11

print(len(b))  # 输出:5
print(lenb(b))  # 输出:15
ログイン後にコピー

この例では、2 つの文字列 a と b を定義します。 aは英語11文字からなる文字列、bは漢字5文字からなる文字列です。 len 関数と lenb 関数をそれぞれ使用して、これら 2 つの文字列の長さを取得します。

英語の文字列 a の場合、len 関数を使用しても lenb 関数を使用しても、返される結果は同じで、文字列内の文字数、つまり 11 になります。

しかし、中国語の文字列 b の場合、len 関数は文字数である 5 を返します。 Python では漢字を丸ごと処理するためです。 lenb 関数は、中国語の文字の長さ (15 バイト) を返します。これは、漢字がメモリ内で 3 バイトを占有するためです。

例 2:

c = ["苹果", "香蕉", "橙子"]  # 中文列表

print(len(c))  # 输出:3
print(lenb(c))  # 报错:TypeError: object of type 'list' has no len()
ログイン後にコピー

この例では、3 つの中国語文字列を含む中国語リスト c を定義します。 len 関数と lenb 関数を使用して、このリストの長さを取得しようとします。

len 関数の場合、リスト内の要素の数である 3 が返されます。

ただし、lenb 関数の場合、エラーが報告され、「TypeError: object of type 'list' has no len()」というプロンプトが表示されます。これは、lenb 関数は文字列の処理にのみ使用でき、リストやタプルなどの他の種類のコンテナの処理には使用できないためです。

要約すると、漢字を処理する場合、len 関数と lenb 関数にはいくつかの違いがあります。 len 関数は文字数を返し、lenb 関数は中国語の文字の長さをバイト単位で返します。漢字を使用する場合、実際のニーズに応じて適切な関数を選択して、正しい長さ情報を取得できます。

以上がlenb関数とlen関数の戻り結果を比較して解説の詳細内容です。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。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は? LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は? Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonの数学モジュール:統計 Pythonの数学モジュール:統計 Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか? 人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか? Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は? Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は? あるデータフレームの列全体を、Python内の異なる構造を持つ別のデータフレームに効率的にコピーする方法は? Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

Pythonの仮想環境の目的を説明してください。 Pythonの仮想環境の目的を説明してください。 Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。

See all articles