简单总结Python中序列与字典的相同和不同之处
共同点:
1.它们都是python的核心类型,是python语言自身的一部分
核心类型与非核心类型
多数核心类型可通过特定语法来生成其对象,比如"dave"就是创建字符串类型的对象的表达式;
非核心类型需要内置函数来创建,比如文件类型需要调用内置函数open()来创建。
类也可以理解成自定义的非核心类型。
2.边界检查都不允许超越索引边界
>>> a = 'dave' >>> a[3] 'e' >>> a[4]
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: string index out of range
3.索引方法都使用[ ]
>>> a = 'dave' >>> print a[0] d >>> a = ['d','a','v','e'] >>> print a[0] d >>> a = ('d','a','v','e') >>> print a[0] d
4.大部分都支持迭代协议
不同点:
1.有序性
字符串,列表,元组是序列,元组可理解成不可变的列表
字典是python中唯一的映射类型
序列有有序性,字典没有顺序
2.可变性
列表,字典具有可变性.
字符串,元组,数字具有不可变性,即复制后对应存储空间的内容不可变,除非这个对象被销毁.
例如:
>>> s = 'dave' >>> id(s)
140105068006304
>>> s = 'python' + s[1:] >>> s
'pythonave'
>>> id(s)
140105067997536
第一行的s指向内存空间140105068006304,存储了字符串'dave'
第二行的s变成了'pythonave',但它只是重新指向了一个存储着'pythonave'字符串的内存地址.原来140105068006304的内存空间可能还是'dave',也可能被系统清理销毁.
3.序列操作
序列(字符串,列表,元组)支持,映射(字典)不支持
注意:序列操作生成的类型不变
>>> seq = 'dave' >>> print seq[1:]
ave
>>> seq = ['d','a','v','e'] >>> print seq[1:]
['a', 'v', 'e']
>>> seq = ('d','a','v','e') >>> print seq[1:]
('a', 'v', 'e')
4.列表解析表达式
表达式中支持序列(字符串,列表,元组),也支持映射(字典)
和序列操作不同的是,列表解析表达式生成的只能是一个列表.
>>> str = [ a * 2 for a in 'dave' ] >>> print str
['dd', 'aa', 'vv', 'ee']
>>> L1 = [1,2,3] >>> L2 = [4,5,6] >>> L3 = [(a+b) for (a,b) in zip(L1,L2)] >>> print L3
[5, 7, 9]
>>> tup = (1,2,3) >>> tups = [ a * 2 for a in tup] >>> print tups
[2, 4, 6]
>>> dic = {'a':'dave','b':'emily'} >>> dics = [ i *2 for i in dic.items()] >>> print dics
[('a', 'dave', 'a', 'dave'), ('b', 'emily', 'b', 'emily')]
字典的items(),keys(),values()方法都是返回的列表,这里的for i in a写for i ina.keys(),效果等同。
>>> dic = {'a':'dave','b':'emily'} >>> dicts = [ i * 2 for i in dic] >>> print dicts
['aa', 'bb']
5.嵌套
除了字符串外,列表,元组,字典可以相互多层嵌套
嵌套与可变性是不冲突的。
tup = (4, 5, a)中所记忆,录入的b是个变量指针,或者叫内存地址,是个数字。
>>> a = [1,2,3] >>> tup = (4,5,a) >>> print tup[2]
[1, 2, 3]
>>> a[0] = 'x' >>> print tup[2]
['x', 2, 3]
a指向一个列表,列表具有可变性,所以b[0]='x'的操作后,对元组的索引可以看到变化
>>> a = '123' >>> tup = (4,5,a) >>> print tup[2]
123
>>> a = 'xxx' >>> print tup[2]
123
a指向一个字符串,字符串具有不可变性,所以a = 'xxx'的操作后,a这个指针本身就改变了,重新指向另一段内存空间,而tup元组中记忆的内存地址所指空间并没有变,还是字符串'123'
上面2段,元组tup始终保持不可变性,要变化也是其元素作为指针所指向内存的变化.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

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.

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.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
