初心者必見のPythonのヒント
以下は、私が近年集めた Python の実践的なヒントとツールです。お役に立てれば幸いです。
ExchangeVariables
x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6
if Statements inline
print "Hello" if True else "World" >>> Hello
Connection
以下の最後の方法は、異なるタイプの 2 つのオブジェクトをバインドする場合に最適です。
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
数字のトリック
#除后向下取整 print 5.0//2 >>> 2 # 2的5次方 print 2**5 >> 32
浮動小数点数の割り算に注意してください
print .3/.1 >>> 2.9999999999999996 print .3//.1 >>> 2.0
数値比較
これは多くの言語で見たことがあるとても素晴らしくて簡単な方法です
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 0: print x >>> 2
2つのリストを同時に反復処理します
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb >>> Packers vs. Ravens >>> 49ers vs. Patriots
インデックス付きリスト反復
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(teams): print index, team >>> 0 Packers >>> 1 49ers >>> 2 Ravens >>> 3 Patriots
リスト内包表記
リストが与えられた場合、偶数リストメソッドを選択できます:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
は次のように変換されます:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
すごいですね、笑。
辞書の内包
リストの内包と同様に、辞書でも同じ仕事ができます:
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print {key: value for value, key in enumerate(teams)} >>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
リストの値を初期化する
items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
リストを文字列に変換する
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
辞書から要素を取得する
try/excel コードはエレガントではありませんが、ここでは簡単な方法を示します。辞書でキーを見つけてみます。対応する値が見つからない場合は、2 番目のパラメータを使用してその変数値が設定されます。
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} try: is_admin = data['admin'] except KeyError: is_admin = False
を次のように置き換えます:
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} is_admin = data.get('admin', False)
リストのサブセットの取得
リスト内の一部の要素のみが必要な場合もあります。リストのサブセットを取得する方法をいくつか紹介します。
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #中间4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最后3个 print x[3:] >>> [4,5,6] #奇数项 print x[::2] >>> [1,3,5] #偶数项 print x[1::2] >>> [2,4,6]
FizzBuzz を解くための 60 文字
少し前に、Jeff Atwood が FizzBuzz と呼ばれる簡単なプログラミング演習を宣伝しました が、次のように引用されています:
1 から 100 までの数字を出力するプログラムを作成し、「Fizz」と出力します。この数値を置き換えて、5 の倍数の場合は「Buzz」を出力し、3 と 5 の倍数の両方の数値の場合は「FizzBuzz」を出力します。 この問題を解決するための短くて興味深い方法は次のとおりです:for x in range(101): print"fizz"[x%3*4::]+"buzz"[x%5*4::] or x
データ型 に加えて、Counter はいくつかの特別な使用例も含まれており、状況によっては非常に実用的です。今年の Facebook HackerCup に参加した人なら、その実用性さえ理解できるでしょう。
from collections import Counter print Counter("hello") >>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})
from itertools import combinations teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for game in combinations(teams, 2): print game >>> ('Packers', '49ers') >>> ('Packers', 'Ravens') >>> ('Packers', 'Patriots') >>> ('49ers', 'Ravens') >>> ('49ers', 'Patriots') >>> ('Ravens', 'Patriots') False == True
りー
以上が初心者必見のPythonのヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
