


Perwakilan Data dalam Python: Panduan Komprehensif
Apakah Data dan Tujuannya?
Data pada asasnya ialah koleksi fakta atau maklumat dalam format berstruktur. Ia adalah bahan mentah yang kami proses untuk mendapatkan cerapan yang bermakna. Tidak seperti maklumat, yang tidak berstruktur dan sukar diproses, data boleh disimpan, dimanipulasi dan dianalisis untuk menyokong pembuatan keputusan.
Di manakah Data Disimpan?
Dalam bidang pengkomputeran, data menemui rumahnya di dua lokasi utama:
Memori Utama (RAM): Di sinilah data disimpan sementara untuk diproses. Ia tidak menentu, bermakna data hilang apabila komputer dimatikan.
Memori Kedua (Cakera Keras): Untuk storan kekal, data ditulis pada cakera keras. Data ini berterusan walaupun selepas komputer dimatikan. Konstruk pengaturcaraan seperti fail dan pangkalan data digunakan untuk mengurus data dalam storan sekunder.
Jenis Literal atau Nilai (Data)
Python mengenali lima jenis data utama:
- Nombor Integer: Nombor bulat tanpa titik perpuluhan (cth., 42, -10)
- String Literal: Urutan aksara yang disertakan dalam petikan (cth., "Hello", 'World')
- Huruf Terapung: Nombor dengan titik perpuluhan (cth., 3.14, -0.5)
- Huruf Boolean: Mewakili nilai kebenaran, sama ada Betul atau Salah
- Koleksi Literal: Struktur untuk menyimpan berbilang nilai (cth., senarai, tupel, kamus)
Kepentingan Pengecam atau Pembolehubah
Untuk memanipulasi data dalam ingatan, kita memerlukan cara untuk merujuknya. Di sinilah pengecam atau pembolehubah berperanan. Pembolehubah pada asasnya ialah nama yang diberikan kepada lokasi memori di mana data disimpan. Ia membolehkan kami mengakses dan mengubah suai data sepanjang program kami.
Peraturan untuk Menggunakan Pembolehubah dalam Python
Untuk mencipta pembolehubah yang bermakna dan sah dalam Python, patuhi peraturan ini:
Peraturan 1: Nama boleh ubah boleh menjadi gabungan abjad, digit dan garis bawah (_).
Peraturan 2: Aksara pertama mestilah abjad atau garis bawah.
Peraturan 3: Simbol khas tidak dibenarkan dalam nama berubah, kecuali garis bawah.
Peraturan 4: Elakkan menggunakan kata kunci sebagai nama pembolehubah kerana ia mempunyai makna istimewa dalam Python.
Peraturan 5: Python peka huruf besar-besaran, jadi umur dan Umur adalah pembolehubah yang berbeza.
Contoh:
Sah: umur, _gaji, emp_id
Tidak sah: 1nama, $amount, jika
Dengan memahami konsep asas perwakilan data dan penggunaan pembolehubah ini, anda akan meletakkan asas yang kukuh untuk perjalanan pengaturcaraan Python anda.
Adakah anda ingin mendalami mana-mana aspek perwakilan data atau pembolehubah tertentu?
Atas ialah kandungan terperinci Perwakilan Data dalam Python: Panduan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
