Python 목록에서 항목의 색인을 어떻게 찾나요?
목록 항목 인덱스 얻기
요소 목록과 해당 목록 내의 항목이 주어지면 항목의 인덱스를 결정하는 것은 프로그래밍에서 일반적인 작업입니다. . Python에서는 목록 데이터 구조의 .index() 메서드를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
Python 구문:
list.index(item)
여기서:
- list는 항목을 찾을 목록입니다.
- item은 인덱스를 검색 중인 항목의 값
예:
목록 ["foo", "bar", "baz"]를 고려하세요. 이 목록에서 "bar"의 인덱스를 찾아보겠습니다.
>>> ["foo", "bar", "baz"].index("bar") 1
"bar"는 목록의 두 번째 요소이므로(인덱스는 0에서 시작) 해당 인덱스는 1입니다.
문서화 및 내장 메서드:
.index() 메서드는 다음과 같이 문서화되어 있습니다. 다음은 다음과 같습니다.
Return zero-based index in the list of the first item whose value is equal to x. Raises a ValueError if there is no such item.
이는 목록에서 항목이 처음 나타나는 가장 작은 인덱스를 반환한다는 의미입니다. 항목을 찾을 수 없으면 ValueError 예외가 발생합니다.
주의 사항
선형 시간 복잡도:
.index() 메서드는 항목을 찾을 때까지 목록을 순차적으로 반복합니다. 큰 목록의 경우 특히 항목이 목록의 시작 부분에 있지 않은 경우 코드 속도가 느려질 수 있습니다.
단일 발생:
.index() 메서드는 목록에서 해당 항목이 처음으로 나타나는 인덱스만 반환합니다. 여러 항목이 있는 경우 첫 번째 항목만 검색됩니다. 모든 발생의 색인을 얻으려면 대신 목록 이해 또는 생성기 표현식을 사용해야 합니다.
항목을 찾을 수 없는 경우 예외:
앞서 언급한 것처럼 .index() 항목이 목록에 없으면 메소드는 ValueError를 발생시킵니다. 이를 방지하려면 .index()를 호출하기 전에 먼저 목록 구문의 항목을 사용하여 목록에 항목이 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
위 내용은 Python 목록에서 항목의 색인을 어떻게 찾나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
