Unterschiede zwischen Python -Listen und Sätzen
Betrachten Sie bei der Auswahl zwischen Python -Listen und -sätzen Folgendes: 1. Verwenden Sie Listen für geordnete Daten, bei denen Sequenz wichtig ist, während die Sets nicht ordnungsgemäß sind. 2. Listen erlauben Duplikate, legt jedoch die Einzigartigkeit durch und entfernen automatisch Duplikate. 3. Die Sätze bieten eine schnellere Mitgliedschaftsüberprüfungen (konstante Zeit) im Vergleich zu Listen (lineare Zeit). 4. Listet die Unterstützung von Indexierung, Schneiden und Sortieren auf, während die Unterstützung mathematischer Operationen wie Union, Schnittpunkt und Differenz unterstützt. Wählen Sie eine Liste, wenn Bestellung und Duplikate wichtig sind. Wählen Sie ein Satz, wenn Einzigartigkeit und schnelle Lookups von entscheidender Bedeutung sind.
Python -Listen und -Stets werden beide verwendet, um Sammlungen von Gegenständen zu speichern, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und haben unterschiedliche Eigenschaften. Wenn Sie zwischen ihnen wählen, kommt es häufig darauf an, ob Sie bestellte Daten (Listen) oder eindeutige Elemente mit schnellen Lookups (Sets) benötigen. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede.
1. Bestellung von Angelegenheiten
Listen behalten die Reihenfolge der Elemente bei, sobald sie hinzugefügt werden. Wenn Sie "Apple", dann "Banane", dann "Cherry" hinzufügen, bleibt Ihre Liste genau in dieser Reihenfolge, es sei denn, Sie ändern sie explizit.
Sets dagegen sind nicht ordnungsgemäß. Wenn Sie einen Satz wie {"apple", "banana", "cherry"} erstellen, gibt es keine Garantie dafür, dass diese Artikel in dieser Reihenfolge gespeichert werden. Wenn Sie den Set später drucken, sieht die Bestellung möglicherweise anders aus.
- Verwenden Sie eine Liste , wenn die Position oder Reihenfolge der Elemente wichtig ist.
- Verwenden Sie einen Satz , wenn Sie sich nur darum kümmern, ob ein Artikel existiert, nicht dort, wo es sich befindet.
2. Duplikate erlaubten nur im Vergleich zu einzigartigen Elementen
Eine Liste ermöglicht doppelte Werte. Sie können [1, 2, 2, 3] haben und alle vier Zahlen bleiben in der Liste.
Ein Satz beseitigt automatisch Duplikate. Wenn Sie versuchen, einen Satz wie {1, 2, 2, 3} zu erstellen, speichert Python ihn als {1, 2, 3} .
Dies macht Sets nützlich für:
- Entfernen von Duplikaten aus einer Liste (
list(set(your_list))) - Die Mitgliedschaft schnell überprüfen (mehr zu diesem nächsten)
3.. Zugriffsgeschwindigkeit und Mitgliedschaftskontrollen
Überprüfen Sie, ob sich ein Element in einer Liste befindet, die lineare Zeit benötigt - Python muss jeden Punkt nacheinander scannen, bis es eine Übereinstimmung findet. Für große Listen kann dies langsam werden.
Sets verwenden Hash -Tabellen unter der Motorhaube. Überprüfen Sie daher, ob ein Artikel vorhanden ist - in der Regel eine konstante Zeit. Das macht Sets ideal, wenn Sie häufig Fragen wie "Ist diese E -Mail bereits in der Datenbank?" Stellen müssen? " oder "Hat dieser Benutzer schon gestimmt?"
Wenn Sie wiederholte Schecks durchführen wie:
Wenn x in my_list:
Die Leistung beginnt wichtig zu sein. Wenn Sie zu einem Set wechseln, können Sie einen großen Geschwindigkeitsschub verleihen.
4.. Verfügbare Operationen
Listet die Unterstützung von Indexierung, Schneiden und Sortieren auf. Zum Beispiel:
My_List [0] # Erstigen Sie den ersten Artikel my_list [1: 3] # Holen Sie sich eine Scheibe my_list.sort () # Sortieren Sie an Ort und Stelle
Sets unterstützen diese Operationen nicht, weil sie nicht ordnungsgemäß sind. Stattdessen bieten sie mathematische Set -Operationen wie Union, Kreuzung und Unterschied an:
set_a = {1, 2, 3}
set_b = {2, 3, 4}
set_a.union (set_b) # {1, 2, 3, 4}
set_a.intersection (set_b) # {2, 3}
set_a.difference (set_b) # {1}Diese sind nützlich, um Gruppen von Elementen effizient zu vergleichen.
Wählen Sie also im Grunde eine Liste aus, wenn Sie eine einfache, geordnete Sammlung wünschen, die möglicherweise Duplikate umfasst. Gehen Sie mit einem Satz, wenn Einzigartigkeit und schnelle Lookups wichtiger sind als die Reihenfolge.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnterschiede zwischen Python -Listen und Sätzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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So treten Sie einer Liste von Saiten in Python an
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In Python sollten die folgenden Punkte bei der Zusammenführung von Zeichenfolgen mithilfe der Methode join () bezeichnet werden: 1. Verwenden Sie die Str.Join () -Methode, die vorherige Zeichenfolge wird beim Aufrufen als Linker verwendet, und das iterable Objekt in den Klammern enthält die angeschlossene Zeichenfolge. 2. Stellen Sie sicher, dass die Elemente in der Liste alle Zeichenfolgen sind und wenn sie Nicht-String-Typen enthalten, müssen sie zuerst konvertiert werden. 3. Wenn Sie verschachtelte Listen bearbeiten, müssen Sie die Struktur vor dem Anschließen abflachen.
Python -Liste zum String Conversion Beispiel
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String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.
Python Web Scraping Tutorial
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Um Python -Webcrawler zu beherrschen, müssen Sie drei Kernschritte erfassen: 1. Verwenden Sie Anfragen, um eine Anfrage zu initiieren, Webseiteninhalte durch GET -Methode zu erhalten, die Einstellung von Headern zu beachten, Ausnahmen zu bearbeiten und Robots.txt zu entsprechen. 2. Verwenden Sie BeautifulSoup oder XPath, um Daten zu extrahieren. Ersteres eignet sich zum einfachen Parsen, während letzteres flexibler und für komplexe Strukturen geeignet ist. 3.. Verwenden Sie Selen, um Browseroperationen für dynamische Ladeinhalte zu simulieren. Obwohl die Geschwindigkeit langsam ist, kann sie mit komplexen Seiten fertig werden. Sie können auch versuchen, eine Website -API -Schnittstelle zu finden, um die Effizienz zu verbessern.
Python verbinden sich mit SQL Server PyoDBC -Beispiel
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge
