


Wie kann ich gebietsschemaspezifische String-Darstellungen in Python in Floats konvertieren?
String mit Punkt und Komma in Float in Python konvertieren
Lokalisierungsdienste verwenden
Das Locale-Modul von Python bietet Zugriff auf Lokalisierungsroutinen, um Konvertierungen zu verarbeiten, die Folgendes berücksichtigen gebietsschemaspezifische Formatierungskonventionen.
Verwenden der Standardeinstellung Gebietsschema
Standardmäßig spiegelt das Gebietsschemamodul das Gebietsschema des Programms wider, das normalerweise auf das C-Gebietsschema oder das bevorzugte Gebietsschema des Benutzers eingestellt ist. Bei Verwendung des Standardgebietsschemas werden jedoch keine Zeichenfolgen mit Kommas als Tausendertrennzeichen oder Punkten als Dezimalstellen analysiert.
Verwenden eines Gebietsschemas aus der Umgebung
Um die bevorzugten Gebietsschemaeinstellungen des Benutzers zu verwenden, rufen Sie setlocale( locale.LC_ALL, ''). Dadurch wird das Gebietsschema des Programms mithilfe von Einstellungen aus der Umgebung aktualisiert und es locale.atof ermöglicht, Zeichenfolgen mit lokalisierten Formatierungskonventionen zu analysieren, z. B. Kommas in Tausendertrennzeichen.
Ein Gebietsschema explizit festlegen
Das können Sie auch Geben Sie ein bestimmtes Gebietsschema an, das mit setlocale(locale.LC_NUMERIC, 'en_IN.UTF-8') verwendet werden soll. Dies ermöglicht beispielsweise das Parsen und Formatieren von Zahlen nach dem indischen Lakh/Crore-System.
Vorbehalte
Vorbehalte
- Das Ändern des Gebietsschemas wirkt sich auf das gesamte Programm aus global, also am Anfang tun und Thread-sicheren Code vermeiden.
- Erweiterungsmodule sollten nicht aufgerufen werden setlocale.
- Die Verwendung von locale wird nicht für experimentelles Parsen oder Formatieren von Daten aus verschiedenen Locales empfohlen, ist aber nützlich, wenn Daten gemäß einem bestimmten Locale formatiert werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich gebietsschemaspezifische String-Darstellungen in Python in Floats konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
