1.     !表示反转逻辑表达式的值 2.      打印格式控制中: x!r代表repr(x),x!s代表str(x),x!a代表ascii(x)

先用一个简单的例子说明:var o={flag:true};var test=!!o.flag;//等效于var test=o.flag||false;alert(test);由于对null与undefined用!操作符时都会产生true的结果,所以用两个感叹号的作用就在于,如果明确设置了o中flag的值(非null/undefined/0""/等值),自然test就会取跟o.flag一样的值:如果没有设置,test就会默认为false,而不是null或undefined.在jQuer

其实在使用了好一段时间的 python之后,我觉得最让我念念不忘的并不是python每次在写函数或者循环的时候可以少用{}括号这样的东西(ps:其实也是了..感觉很清爽,而且又开始写js的时候老是想用xxx in range(): ...跪.:( ) 而是我觉得字符串操作的切片真实让我感到前所未有的爽. 试想一下,我们平时操作最多的数组和字符串在切片的帮助下,不知道可以省去多少时间和麻烦.而且有了切片甚至不用去记很多可以被切片代替的api. 今天我在啃<学习javascript数据结构与算法>

2.4 切片 在 Python 里,像列表(list).元组(tuple)和字符串(str)这类序列类型都支持切片操作,但是实际上切片操作比人们所想象的要强大很多. 在我个人的使用经历来看,在算法实践中切片用的还以比较多的. 首先我们先来简单的温习一下切片的使用. 一. Python可切片对象的索引方式 包括:正索引和负索引两部分,如下图所示,以a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]为例: 二. Python切片操作的一般方式 一个完整的切片表达式包含两个":&qu

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/why168888/p/6407977.html 本文出自:[Edwin博客园] Python切片 1. 对list进行切片 L = range(1, 101) print L[:10] print L[2::3] print L[4:50:5] 2. 倒序切片 L = range(1, 101) print L[-10:] print L[-46::5] 3. 对字符串切片 def firstCharUpper(s): retur

    在利用Python解决各种实际问题的过程中,经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况,切片操作正是专门用于完成这一操作的有力武器.理论上而言,只要条件表达式得当,可以通过单次或多次切片操作实现任意切取目标值.切片操作的基本语法比较简单,但如果不彻底搞清楚内在逻辑,也极容易产生错误,而且这种错误有时隐蔽得比较深,难以察觉.本文通过详细例子总结归纳了切片操作的各种情况.若有错误和不足之处请大牛指正! 一.Python可切片对象的索引方式 Python可切片对象的索引方式包括:正索引和负索引两部

python切片 切片:list变量[值下标:结束值下标]  什么意思呢? 就是获取 list中 下标从定义的位置开始获取数据到  自定义的下标位置结束, 但是切片有个规矩就是顾头不顾尾, 举个例子 kl = ["OPPO","VIVO","IPHONE","LEVOVO"] print(kl[0:1]) 结果:['OPPO'] 如果我取list里面的OPPO,VIVO 那就得结束下标多+1 : 说白了就是切片的时候顾头不顾尾

一. Python可切片对象的索引方式 包括:正索引和负索引两部分,如下图所示,以a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]为例:   python索引方式.jpg 二. Python切片操作的一般方式 一个完整的切片表达式包含两个“:”,用于分隔三个参数(start_index.end_index.step),当只有一个“:”时,默认第三个参数step=1. 切片操作基本表达式:object[start_index:end_index:step] step:正负数均可

Python 线程,with的作用(自动获取和释放锁Lock) import threading import time num= #全局变量多个线程可以读写,传递数据 mutex=threading.Lock() #创建一个锁 class Mythread(threading.Thread): def run(self): global num with mutex: #with Lock的作用相当于自动获取和释放锁(资源) ): #锁定期间,其他线程不可以干活 num+= print(num

Python的切片是特别常用的功能,主要用于对列表的元素取值.这篇文章主要介绍了详解Python 切片语法,需要的朋友可以参考下 Python的切片是特别常用的功能,主要用于对列表的元素取值.使用切片也会让你的代码显得特别Pythonic. 切片的主要声明如下,假设现在有一个list,命名为alist: alist = [0,1,2,3,4] 切片语法的基本形式为: alist[start:stop:step] 可以看出对于列表的切片操作有三个参数,分别为: start:起始位置 stop:终止

Python序列的切片很基础同时也很重要,最近看到一个[::-1]的表达,不明所以,查了一些资料并实际操作,对Python切片有了更深刻的认识,以下结合例子详细说明.先看下切片的基本语法,一般认为切片语法是[N:M],是个半闭合区间,等效于数学上[N,M)取值范围,取N不取M, N和M都可以省略,N<M,否则取不到值接着看上面的例子[::-1],双冒号好理解,[::]代表取整个序列,后面又带个-1是什么鬼?重新审视切片语法,原来完整的切片语法是[N:M:S],其中的S代表step,这么就好理解了

众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组...)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象.通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,它还有一些使用误区与高级用法,都值得我们注意.所以,本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望你能学有所获. 事先声明,切片并非列表的专属操作,但因为列表最具有代表性,所以,本文仅以列表为例作探讨. 1.切片的基础

Python内置的函数及其用法.为了方便记忆,已经有很多开发者将这些内置函数进行了如下分类: 数学运算(7个)    类型转换(24个)    序列操作(8个)    对象操作(7个)    反射操作(8个)    变量操作(2个)    交互操作(2个)    文件操作(1个)    编译执行(4个)    装饰器(3个)接下来看看具体每个类别里包含了那些内置函数一.数学运算类abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是复数,则返回复数的模complex([real[,

切片是啥, 可以吃么 切片肿么用哈 辣么长,记不住 切片是啥, 可以吃么 嘛,所谓切片故名思意就有选取的意思啦, 跟java里面的subString()意思差不多, 从原始的字符串中按规则提取出新的字符串 切片肿么用哈 切片的用法很简单, 可以提取一个list或者tuple的部分元素, 比如,一个list如下: L = ["miaomiao", "wangwang", "miemie", "aoao"] 我们现在要取前面两个:

本人的博客中的python内容基本上全是看着廖雪峰大神博客做的一个笔记 关于列表或者元祖的切片 下面说一下列表的切片的语法: L[起始位置:结束位置:步长] number = range(100) number[-1]  取值是最后一个数 但是number[-5:-1] 这个就不是最后五个的意思了 应该用这个number[-5:]

这块儿没什么难的,细心一点就好 L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 print(L) #但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. #基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终牢记,代码越少,开发效率越高. L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] #取前三个元素的方法

你要是看Python的源码或者相关框架的源码,总是在 __init__.py 或者是源文件的开头看到一个 __all__ 变量的定义,今天就说说它的作用. orangleliu 问题出处 Can someone explain all in Python? 问题 我越来越多的使用Python了,经常看到 __all__ 变量再各种 __init__.py 文件中,谁能解释为什么那么做呢? 解答 它是一个string元素组成的list变量,定义了当你使用 from <module> import

迭代器的定义:含有__iter__()方法和__next__()方法的就是迭代器,即(iterate) 含有__iter__()方法就可以使用for循环,即iterable(可迭代的) Iterable 可迭代的 -- > __iter__ #只要含有__iter__方法的都是可迭代的# [].__iter__() 迭代器 -- > __next__ #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值 迭代器的作用: # 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法# print(

__init__.py的主要作用是: . Python中package的标识,不能删除 . 定义__all__用来模糊导入 . 编写Python代码(不建议在__init__中写python模块,可以在包中在创建另外的模块来写,尽量保证__init__.py简单)

[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么? “[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续 In [20]: mydata004.collect() Out[20]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001', u'sku022'], [u'00001', u'sku912'], [u'00001', u'sku331'], [u'00002', u'sku010'], [u'00003',