Python列表(list)、字典(dict)、字符串(string)基本操作小结
创建列表
代码如下:
sample_list = ['a',1,('a','b')]
Python 列表操作
代码如下:
sample_list = ['a','b',0,1,3]
得到列表中的某一个值
代码如下:
value_start = sample_list[0]
end_value = sample_list[-1]
删除列表的第一个值
代码如下:
del sample_list[0]
在列表中插入一个值
代码如下:
sample_list[0:0] = ['sample value']
得到列表的长度
代码如下:
list_length = len(sample_list)
列表遍历
代码如下:
for element in sample_list:
print 'element'
Python 列表高级操作/技巧
产生一个数值递增列表
代码如下:
num_inc_list = range(30)
#will return a list [0,1,2,...,29]
用某个固定值初始化列表
代码如下:
initial_value = 0
list_length = 5
sample_list = [ initial_value for i in range(10)]
sample_list = [initial_value]*list_length
# sample_list ==[0,0,0,0,0]
附:python内置类型
1、list:列表(即动态数组,C 标准库的vector,但可含不同类型的元素于一个list中)
a = ["I","you","he","she"] #元素可为任何类型。
下标:按下标读写,就当作数组处理
以0开始,有负下标的使用
0第一个元素,-1最后一个元素,
-len第一个元素,len-1最后一个元素
取list的元素数量
代码如下:
len(list) #list的长度。实际该方法是调用了此对象的__len__(self)方法。
创建连续的list
代码如下:
L = range(1,5) #即 L=[1,2,3,4],不含最后一个元素
L = range(1, 10, 2) #即 L=[1, 3, 5, 7, 9]
list的方法
代码如下:
L.append(var) #追加元素
L.insert(index,var)
L.pop(var) #返回最后一个元素,并从list中删除之
L.remove(var) #删除第一次出现的该元素
L.count(var) #该元素在列表中出现的个数
L.index(var) #该元素的位置,无则抛异常
L.extend(list) #追加list,即合并list到L上
L.sort() #排序
L.reverse() #倒序
list 操作符:, ,*,关键字del
a[1:] #片段操作符,用于子list的提取
[1,2] [3,4] #为[1,2,3,4]。同extend()
[2]*4 #为[2,2,2,2]
del L[1] #删除指定下标的元素
del L[1:3] #删除指定下标范围的元素
list的复制
代码如下:
L1 = L #L1为L的别名,用C来说就是指针地址相同,对L1操作即对L操作。函数参数就是这样传递的
L1 = L[:] #L1为L的克隆,即另一个拷贝。
list comprehension
[
2、dictionary: 字典(即C 标准库的map)
代码如下:
dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}
每一个元素是pair,包含key、value两部分。key是Integer或string类型,value 是任意类型。
键是唯一的,字典只认最后一个赋的键值。
dictionary的方法
代码如下:
D.get(key, 0) #同dict[key],多了个没有则返回缺省值,0。[]没有则抛异常
D.has_key(key) #有该键返回TRUE,否则FALSE
D.keys() #返回字典键的列表
D.values() #以列表的形式返回字典中的值,返回值的列表中可包含重复元素
D.items() #将所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序
D.update(dict2) #增加合并字典
D.popitem() #得到一个pair,并从字典中删除它。已空则抛异常
D.clear() #清空字典,同del dict
D.copy() #拷贝字典
D.cmp(dict1,dict2) #比较字典,(优先级为元素个数、键大小、键值大小)
#第一个大返回1,小返回-1,一样返回0
dictionary的复制
dict1 = dict #别名
dict2=dict.copy() #克隆,即另一个拷贝。
3、tuple:元组(即常量数组)
代码如下:
tuple = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
可以用list的 [],:操作符提取元素。就是不能直接修改元素。
4、string: 字符串(即不能修改的字符list)
代码如下:
str = "Hello My friend"
字符串是一个整体。如果你想直接修改字符串的某一部分,是不可能的。但我们能够读出字符串的某一部分。
子字符串的提取
代码如下:
str[:6]
字符串包含判断操作符:in,not in
代码如下:
"He" in str
"she" not in str
string模块,还提供了很多方法,如
代码如下:
S.find(substring, [start [,end]]) #可指范围查找子串,返回索引值,否则返回-1
S.rfind(substring,[start [,end]]) #反向查找
S.index(substring,[start [,end]]) #同find,只是找不到产生ValueError异常
S.rindex(substring,[start [,end]])#同上反向查找
S.count(substring,[start [,end]]) #返回找到子串的个数
S.lowercase()
S.capitalize() #首字母大写
S.lower() #转小写
S.upper() #转大写
S.swapcase() #大小写互换
S.split(str, ' ') #将string转list,以空格切分
S.join(list, ' ') #将list转string,以空格连接
处理字符串的内置函数
代码如下:
len(str) #串长度
cmp("my friend", str) #字符串比较。第一个大,返回1
max('abcxyz') #寻找字符串中最大的字符
min('abcxyz') #寻找字符串中最小的字符
string的转换
代码如下:
float(str) #变成浮点数,float("1e-1") 结果为0.1
int(str) #变成整型, int("12") 结果为12
int(str,base) #变成base进制整型数,int("11",2) 结果为2
long(str) #变成长整型,
long(str,base) #变成base进制长整型,
字符串的格式化(注意其转义字符,大多如C语言的,略)
str_format % (参数列表) #参数列表是以tuple的形式定义的,即不可运行中改变
>>>print ""%s's height is �m" % ("My brother", 180)
#结果显示为 My brother's height is 180cm
。。。。。。。。。。。。。。。。。。
list 和 tuple 的相互转化
tuple(ls)
list(ls)

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手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

C语言中没有内置求和函数,需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和:循环版本:使用for循环和数组长度计算求和。指针版本:使用指针指向数组元素,通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本:动态分配数组并自行管理内存,确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

可以将 XML 转换为图像,方法是使用 XSLT 转换器或图像库。XSLT 转换器:使用 XSLT 处理器和样式表,将 XML 转换为图像。图像库:使用 PIL 或 ImageMagick 等库,从 XML 数据创建图像,例如绘制形状和文本。

XML 转换图片需要先确定 XML 数据结构,再选择合适的图形化库(如 Python 的 matplotlib)和方法,根据数据结构选择可视化策略,考虑数据量和图片格式,进行分批处理或使用高效库,最终根据需求保存为 PNG、JPEG 或 SVG 等格式。

XML格式化工具可以将代码按照规则排版,提高可读性和理解性。选择工具时,要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。
