Python切片知识解析
切片原型 strs = ‘abcdefg'
Strs[start: end:step]
切片的三个参数分别表开始,结束,步长
第一位下标为0,end位不取,如strs[1:3] = ‘bc'
如果start,end超出现有数组范围,按实际范围截断strs[-100:100]='abcdefg'
Step为空时,缺省值为1
Strs[1:5] = ‘bcde' strs[1:5:2] = ‘bd'
Step为正时,start Strs[5:1] = ‘' Start为空,默认为负无穷 strs[:4] = ‘abcd' End为空,默认为正无穷 strs[2:] = ‘cdefg' Strs[:] = ‘abcdefg' Step为负时, start>end, 否则为空 Start为空,默认为正无穷 strs[:2:-1] = ‘gfed' End为空,默认为负无穷 strs[4::-1] = ‘edcba' Strs[::-1] = ‘gfedcba' python 切片 切片操作符是序列名后跟一个方括号,方括号中有一对可选的数字,并用冒号分割。注意这与你使用的索引操作符十分相似。记住数是可选的,而冒号是必须的。 切片操作符中的第一个数(冒号之前)表示切片开始的位置,第二个数(冒号之后)表示切片到哪里结束,第三个数(冒号之后)表示切片间隔数。如果不指定第一个数,Python就从序列首开始。如果没有指定第二个数,则Python会停止在序列尾。注意,返回的序列从开始位置开始 ,刚好在 结束 位置之前结束。即开始位置是包含在序列切片中的,而结束位置被排斥在切片外。 这样,shoplist[1:3]返回从位置1开始,包括位置2,但是停止在位置3的一个序列切片,因此返回一个含有两个项目的切片。类似地,shoplist[:]返回整个序列的拷贝。shoplist[::3]返回位置3,位置6,位置9…的序列切片。 你可以用负数做切片。负数用在从序列尾开始计算的位置。例如,shoplist[:-1]会返回除了最后一个项目外包含所有项目的序列切片,shoplist[::-1]会返回倒序序列切片。 使用Python解释器交互地尝试不同切片指定组合,即在提示符下你能够马上看到结果。序列的神奇之处在于你可以用相同的方法访问元组、列表和字符串。
Strs[1:5:-1] = ‘'

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
