python集合用法实例分析

目的 检测字符串中是否包含某字符集合中的字符 方法 最简洁的方法如下,清晰,通用,快速,适用于任何序列和容器 复制代码 代码如下: def containAny(seq,aset):     for c in seq:          if c in aset:                 return True     return False 第二种适用itertools模块来可以提高一点性能,本质上与前者是同种方法(不过此方法违背了Python的核心观点:简洁,清晰) itertoo

本文实例讲述了python过滤字符串中不属于指定集合中字符的类.分享给大家供大家参考.具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- import sets class Keeper(object): def __init__(self, keep): self.keep = sets.Set(map(ord, keep)) def __getitem__(self, n): if n not in self.keep: return None return unichr(n) de

本文实例分析了python集合类型用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的集合类型和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型,基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算,和我们初中数学学的集合的非常的相似. 一.先看下python 集合类型的不重复性,这方面做一些去重处理非常的好

本文实例讲述了python判断一个集合是否包含了另外一个集合中所有项的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: >>> L1 = [1, 2, 3, 3] >>> L2 = [1, 2, 3, 4] >>> set(L1).difference(L2) set([ ]) >>> set(L2).difference(L1) set([4]) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

判断字符串 s.isalnum() #所有字符都是数字或者字母 s.isalpha() #所有字符都是字母 s.isdigit() #所有字符都是数字 s.islower() #所有字符都是小写 s.isupper() #所有字符都是大写 s.istitle() #所有单词都是首字母大写,像标题 s.isspace() #所有字符都是空白字符.\t.\n 大小写转换 s.upper() #把所有字符中的小写字母转换成大写字母 s.lower() #把所有字符中的大写字母转换成小写字母 s.cap

Python中除了字典,列表,元组还有一个非常好用的数据结构,那就是set了,灵活的运用set可以减去不少的操作(虽然set可以用列表代替) 小例子 1.如果我要在许多列表中找出相同的项,那么用集合是最好不过的了,用集合只用一行就可以解决 复制代码 代码如下: x & y & z # 交集 2.去重 复制代码 代码如下: >>> lst = [1,2,3,4,1] >>> print list(set(lst)) [1, 2, 3, 4] 用法 注意se

本文详细归纳整理了Python中列表.字典.元组.集合数据结构.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 列表: 复制代码 代码如下: shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] 字典: 复制代码 代码如下: di = {'a':123,'b':'something'} 集合: 复制代码 代码如下: jihe = {'apple','pear','apple'} 元组: 复制代码 代码如下: t = 123,456,'hello' 1.列表 空

set 是一个无序的元素集合,支持并.交.差及对称差等数学运算, 但由于 set 不记录元素位置,因此不支持索引.分片等类序列的操作. 初始化 复制代码 代码如下: s0 = set() d0 = {} s1 = {0} s2 = {i % 2 for i in range(10)} s = set('hi') t = set(['h', 'e', 'l', 'l', 'o']) print(s0, s1, s2, s, t, type(d0)) 运行结果: 复制代码 代码如下: set() {

本文实例讲述了python集合用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: # sets are unordered collections of unique hashable elements # Python23 tested vegaseat 09mar2005 # Python v2.4 has sets built in import sets print "List the functions within module 'sets':" for funk in dir(s

本文实例讲述了Python全局变量用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 全局变量不符合参数传递的精神,所以,平时我很少使用,除非定义常量.今天有同事问一个关于全局变量的问题,才发现其中原来还有门道. 程序大致是这样的: CONSTANT = 0 def modifyConstant() : print CONSTANT CONSTANT += 1 return if __name__ == '__main__' : modifyConstant() print CONSTANT 运行结果如下:

本文实例讲述了Python iter()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键.一个文件的行,等等. 迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数.当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常. 但是迭代器只能向后移动.不能回到开始.再次迭代只能创建另一个新的迭代对象. 反序迭代工具:reversed()将返回

本文实例讲述了Python callable()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的内建函数callable( ) ,可以检查一个对象是否是可调用的 . 对于函数, 方法, lambda 函数式, 类, 以及实现了 _ _call_ _ 方法的类实例, 它都返回 True. >>> help(callable) Help on built-in function callable in module __builtin__: callable(...) calla

本文实例讲述了Python lambda函数基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里我们简单学习一下python lambda函数. 首先,看一下python lambda函数的语法,如下: f=lambda [parameter1,parameter2,--]:expression lambda语句中,冒号前是参数,可以有0个或多个,用逗号隔开,冒号右边是返回值.lambda语句构建的其实是一个函数对象. 1>无参数 f=lambda :'python lambda!' >>&

本文实例讲述了Python反射的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在做程序开发中,我们常常会遇到这样的需求:需要执行对象里的某个方法,或需要调用对象中的某个变量,但是由于种种原因我们无法确定这个方法或变量是否存在,这是我们需要用一个特殊的方法或机制要访问和操作这个未知的方法或变量,这中机制就称之为反射.接下记录下反射几个重要方法: hasattr 判断对象中是否有这个方法或变量 class Person(object): def __init__(self,name): self.name

Queue: 基本上,一个队列就是一个先入先出(FIFO)的数据结构 Queue接口与List.Set同一级别,都是继承了Collection接口.LinkedList实现了Deque接 口. Queue的实现 1.没有实现的阻塞接口的LinkedList: 实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口 内置的不阻塞队列: PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue PriorityQueue 和 Concurren

本文主要研究的是Python语言实现温度转换的相关实例,具体如下. 代码如下: #TempConvert.py val=input("请输入带有温度表示符号的温度值(例如:32c)") if val[-1] in ["C","c"]: f=1.8*float(val[0:-1])+32 print("转换后的温度为:%.2fF"%f) elif val[-1] in ["F","f"]:

tf.tile()应用于需要张量扩展的场景,具体说来就是: 如果现有一个形状如[width, height]的张量,需要得到一个基于原张量的,形状如[batch_size,width,height]的张量,其中每一个batch的内容都和原张量一模一样.tf.tile使用方法如: tile( input, multiples, name=None ) import tensorflow as tf a = tf.constant([7,19]) a1 = tf.tile(a,multiples=[