浅谈Python中的数据类型
数据类型:
float — 浮点数可以精确到小数点后面15位 int — 整型可以无限大 bool — 非零为true,零为false list — 列表
Float/Int:
运算符:
/ — 浮点运算除
// — 当结果为正数时,取整; 11//5 =2; 11//4 = 2
当结果为负数时,向下取整;-11//5=-3; -11//4=-3
当分子分母都是float,结果为float型
** — 计算幂; 11**2 =121
% — 取余
其他数学运算:
1.分数:
import fractions;
fractions.Fraction(1,3) — 1/3
import math;
—math.sin()
—math.cos()
—math.tan()
—math.asin()
math.pi —3.1415926…
math.sin(math.pi/2) — 1.0
math.tan(math.pi/4) — 0.9999999999…
math.sin(); math
List:
创建: a_list = [‘a', ‘b', ‘mpilgrim', ‘z', ‘example']
a_list[-1] — ‘example'
a_list[0] — ‘a'
a_list[1:3] — [‘b', ‘mpilgrim', ‘z']
a_list[:3] — [‘a', ‘b', ‘mpilgrim' ]
a_list[3:] — [‘z', ‘example']
a_list[:]/a_list — [‘a', ‘b', ‘mpilgrim', ‘z', ‘example']
*注:a_list[:] 与a_list 返回的是不同的list,但它们拥有相同的元素
a_list[x:y]— 获取list切片,x指定第一个切片索引开始位置,y指定截止但不包含的切片索引位置。
向list添加元素:
a_list = [‘a']
a_list = a_list + [2.0, 3] — [‘a', 2.0, 3]
a_list.append(True) — [‘a', 2.0, 3, True]
a_list.extend([‘four','Ω']) — [‘a', 2.0, 3, True,'four','Ω']
a_list.insert(0,'Ω') — [‘Ω','a', 2.0, 3, True,'four','Ω']
list其他功能:
a_list = [‘a', ‘b', ‘new', ‘mpilgrim', ‘new']
a_list.count(‘new') — 2
a_list.count(‘mpilgrim') — 1
‘new' in a_list — True
a_list.index(‘new') — 2
a_list.index(‘mpilgrim') — 3
a_list.index(‘c') — through a exception because ‘c' is not in a_list.
del a_list[1] — [‘a', ‘new', ‘mpilgrim', ‘new']
a_list.remove(‘new') — [‘a', mpilgrim', ‘new']
注:remove只删除第一个'new'
a_list.pop() — 'new'/[‘a', mpilgrim' ](删除并返回最后一个元素)
a_list.pop(0) — ‘a' / [‘mpilgrim'] (删除并返回第0个元素)
空列表为假,其他列表为真。
元组(元素是不可变的列表):
定义:与列表的定义相同,除了整个元素的集合用圆括号而,不是方括号闭合
a_tuple = (“a”, “b”, “mpilgrim”, “z”, “example”)
a_tuple = (‘a', ‘b', ‘mpilgrim', ‘z', ‘example')
tuple 只能索引,不能修改。
元组相对于列表的优势:
1.速度快
2.“写保护”,更安全
3.一些元组可以当作字典键??
内置的tuple()函数接受一个列表参数并将列表转化成元组
同理,list()函数将元组转换成列表
同时赋多个值:
v = (‘a',2, True)
(x,y,z) = v — x=‘a', y=2, z=True
range() — 内置函数,进行连续变量赋值
(Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday, Sunday) = range(7)
Monday — 0
Thursday — 3
Sunday — 6
range() — 内置函数range()构建了一个整数序列,range()函数返回一个迭代器。
集合(里面的值是无序的):
创建集合:用逗号分隔每个值,用大括号{}将所有值包括起来。
a_set = {1}
type(a_set) —
以列表为基础创建集合:
a_list = [‘a', ‘b', ‘mpilgrim', True, False, 42]
a_set = set(a_list)
a_set — {‘a', ‘b', ‘mpilgrim', True, False, 42}
a_set = set() — 得到一个空的set
a_dic = {} — 得到一个空的dic
修改集合:
a_set = {1,2}
a_set.add(4) — {1,2,4}
len(a_set) — 3
a_set.add(1) — {1,2,4}
a_set.update({2,4,6}) — {1,2,4,6}
a_set.update({3,6,9}, {1,2,3,5,8,13}) — {1,2,3,4,5,6,8,9,13}
a_set.update([15,16]) — {1,2,3,4,5,6,8,9,13,15,16}
a_set.discard(16) — {1,2,3,4,5,6,8,9,13,15}
a_set.discard(16) — {1,2,3,4,5,6,8,9,13,15}
a_set.remove(15) —{1,2,3,4,5,6,8,9,13}
a_set.remove(15) — through a exception
a_set.pop() — return 1 / {2,3,4,5,6,8,9,13}
注:a_set.pop()随机删掉集合中的某个值并返回该值。
a_set.clear() — set()
a_set.pop() — through exception.
集合的其他运算:
a_set = {2,3,4,5,6,8,9,13}
30 in a_set — False
4 in a_set — True
b_set = {3,4,10,12}
a_set.union(b_set) — 两个集合的并
a_set.intersetion(b_set) — 两个集合的交集
a_set.difference(b_set) — a_set中有但是b_set中没有的元素
a_set.symmetric_difference(b_set) — 返回所有只在一个集合中出现的元素
a_set.issubset(b_set) — 判断a_set是否是b_set的子集
b_set.issuperset(a_set) — 判断b_set是否是a_set的超集
在布尔类型上下文环境中,空集合为假,任何包含一个以上元素的集合为真。
字典(键值对的无序集合):
创建字典:
a_dic = {‘server':'db.diveintopython3.org',
‘databas':'mysql'}
a_dic[‘server'] — ‘db.diveintopython3.org'
a_dic[‘database'] — ‘mysql'
修改字典:
a_dic[‘user'] = ‘mark' — {'user': 'mark', 'server': 'db.diveintopython3.org', 'database': ‘blog'}
a_dic[‘database'] = ‘blog' — {'user': 'mark', 'server': 'db.diveintopython3.org', 'database': ‘blog'}
a_dic[‘user'] = ‘bob' — {'user': 'bob', 'server': 'db.diveintopython3.org', 'database': ‘blog'}
a_dic[‘User'] = ‘mark' — {'user': 'bob', ‘Uuser': 'mark', 'server': 'db.diveintopython3.org', 'database': ‘blog'}
注:1.在字典中不允许有重复的键。对现有键赋值将会覆盖原有值;
2.随时可以添加新的键值对;
3.字典键区分大小写。
混合值字典:
suffixes = { 1000:[‘KB', ‘MB', ‘GB', ‘TB', ‘PB', ‘EB', ‘ZB', ‘YB'],
1024: [‘KiB', ‘MiB', ‘GiB', ‘TiB', ‘PiB' , ‘EiB', ‘ZiB', ‘YiB']}
len(suffixes) — 2
1000 in suffixes — True
suffixes[1024] — [‘KiB', ‘MiB', ‘GiB', ‘TiB', ‘PiB' , ‘EiB', ‘ZiB', ‘YiB']
suffixes[1000][3] — ‘TB'
空字典为假, 所有其他字典为真
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.

Code vs Code에서 Jupyter 노트북을 실행하는 핵심은 Python 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인하고 코드 실행 순서가 셀 순서와 일치하고 성능에 영향을 줄 수있는 큰 파일 또는 외부 라이브러리를 알고 있어야합니다. VS 코드에서 제공하는 코드 완료 및 디버깅 기능은 코딩 효율성을 크게 향상시키고 오류를 줄일 수 있습니다.
