문자열에 Python 목록의 요소가 포함되어 있는지 효율적으로 확인하는 방법은 무엇입니까?
Python에서 목록의 문자열 요소 존재 확인
이 질문은 문자열에 지정된 요소가 포함되어 있는지 확인하는 우아한 방법을 모색합니다. for 루프를 사용하지 않고 나열합니다. 다음 코드는 문제를 예시합니다.
<code class="python">extensionsToCheck = ['.pdf', '.doc', '.xls'] for extension in extensionsToCheck: if extension in url_string: print(url_string)</code>
C/C에서와 같이 논리 OR 연산자를 사용하려는 사용자의 시도가 원하는 결과를 제공하지 못했습니다.
우아한 솔루션 생성기와 Any 사용
더 정교한 솔루션은 생성기와 any 함수를 활용합니다. 이 함수는 목록의 요소가 문자열 내에서 발견되자마자 True로 평가됩니다.
<code class="python">if any(ext in url_string for ext in extensionsToCheck): print(url_string)</code>
이 코드에서 생성기 표현식은 ExtensionsToCheck의 각 요소가 url_string에 존재하는지 여부를 나타내는 일련의 부울 값을 생성합니다. 그런 다음 이러한 부울 값 중 하나라도 True인 경우 any 함수는 True를 반환합니다.
끝 위치 확인 시 주의 사항
이 솔루션은 다음을 고려하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. url_string 내에서 일치하는 문자열의 위치입니다. 예를 들어 목록에 .com이 포함되어 있고 검사 중인 문자열이 example.company.com인 경우 .com이 문자열 중간에 나타나더라도 솔루션은 True를 반환합니다.
URL과 관련하여 문자열 일치가 문제가 되는 경우가 많으므로 URL 컨텍스트에서 파일 확장자를 검사하는 @Wladimir Palant가 제공하는 솔루션 활용을 고려해 보세요.
위 내용은 문자열에 Python 목록의 요소가 포함되어 있는지 효율적으로 확인하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
