


Mengapa \'(\'a\', \'b\') dalam [\'b\', \'a\', \'foo\', \'bar\']\' tidak berfungsi sebagai Dijangka untuk Menyemak Berbilang Nilai dalam Senarai?
Cara Mengesahkan Pelbagai Nilai Kepunyaan Senarai
Soalan:
Saya perlu tentukan sama ada beberapa nilai terdapat dalam senarai, tetapi kod berikut menghasilkan hasil yang tidak dijangka:
'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar']
Mengapa kod ini tidak berfungsi seperti yang dimaksudkan dan bagaimana saya boleh menyemak keahlian berbilang nilai dengan cekap?
Jawapan:
Python mentafsir coretan kod sebagai perbandingan tuple, bukan sebagai ujian keahlian senarai yang diingini. Untuk menguji kehadiran berbilang nilai dengan betul, gunakan pendekatan berikut:
all(x in container for x in items)
Di mana bekas ialah senarai atau jujukan lain untuk diuji dan item ialah boleh lelar yang mengandungi nilai untuk dicari.
Pertimbangan Tambahan:
- Ujian Kelajuan: Pendekatan yang dinyatakan di atas berfungsi dengan baik dalam kebanyakan kes, tetapi menukar senarai kepada set mungkin menghasilkan hasil yang lebih cepat. Walau bagaimanapun, penukaran ini mungkin tidak selalunya berbaloi. Penanda aras menunjukkan bahawa kelebihan kelajuan berbeza-beza bergantung pada saiz dan jenis input.
- Tetapkan Pertimbangan: Set boleh mempercepatkan semakan pembendungan untuk elemen boleh cincang, tetapi penciptaannya memerlukan overhed memori. Penjana menawarkan alternatif dan boleh menjadi lebih cekap untuk set data besar dengan elemen tidak boleh cincang.
Kesimpulan:
Semua(x dalam bekas untuk x dalam item) kaedah ialah penyelesaian yang serba boleh dan cekap untuk menyemak keahlian berbilang nilai dalam senarai atau bekas lain. Bergantung pada keperluan khusus, menukar kepada set atau menggunakan penjana boleh mengoptimumkan lagi prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa \'(\'a\', \'b\') dalam [\'b\', \'a\', \'foo\', \'bar\']\' tidak berfungsi sebagai Dijangka untuk Menyemak Berbilang Nilai dalam Senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

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.

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
