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python090_列表_构造_范围_range_start_end_step_步长

比如从 100 开始如果start 和 stop 前后颠倒会如何?...设置step num_list = list(range(5, 0, -1)) print(num_list) 让 步长step 从默认的1变成 -1从大变小步长值为负数 怎么理解?...2个参数 list(range(10)) list(range(0, 10)) list(range(1, 10)) 两个参数 开始值值(start)结束值(stop)步长值(step) 为 默认的...1 往上走一步3个参数 三个参数 开始值(start)结束值(stop)步长值(step)还是前闭后开的范围 累加的步长值 不是1而是 step步长超大会如何?...总结 这次 了解 列表生成 可以通过range函数 返回值得到列表数值序列 range start、stop、step负数前闭后开找到了所有月份的列表可以找到更多的 比如日期吗??

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    Python常用函数合集1—clip函数、range函数等

    你应该听说过,应用Python,可以让你处理一天的重复工作量,缩短到几分钟甚至更短。 从此解放上班时间,研究更多更有效率的工作方法。进一步提升工作效率,让工作更出彩。...本文和你一起探索Python常用函数合集,让你以最短的时间明白这些函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这些函数,让你在处理工作过程中更高效。...函数的作用是生成一个起始值为start,终值不超过stop,步长为step的等差数列。...range函数的基本调用语法如下: range(start, stop[, step]) start:数组的起始值,可省略,默认值为0。 stop:数组的上限,生成不超过该值的等差数列。...二、range函数实例 例1:省略起始值start和步长step for i in range(6): print(i) 得到结果: 0 1 2 3 4 5 可以发现range函数可以省略初始值

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    教师妹学python之三:语句控制

    逻辑判断-True/False 人的大脑可以思考并判断中午吃什么,而计算机本身没有思考能力,要想让计算机自动化执行任务,必须依赖在程序中加入逻辑判断的逻辑,让计算机根据程序的指引决定该执行什么不该执行什么...设想加入不知道这些数列公式,完全让你去计算前n个数之和,你该如何下手这些重复的加法运算。毫无疑问是非常痛苦的。 而计算机最大的优点就是可以不知疲倦地计算成千上万次重复运算,而这依赖于循环语句。...Tips: range()函数:range(start, stop[, step]) 参数说明: start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。...例如range(5)等价于range(0, 5); stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop。...例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 step: 步长,默认为1。

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    Python循环这样写,高效节省内存100倍!

    其实,Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事,它就是 itertools 模块,这里面几个函数的功能其实很好理解。...我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能,而是想分析这些功能背后的实现代码,它们如何做到高效节省内存的,Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的,这很有趣,不是吗?...3 漏斗筛选 它是compress 函数,功能类似于漏斗功能,所以我称它为漏斗筛选,原型: compress(data, selectors) In [38]: list(compress('abcdefg...(iterable, *args): s = slice(*args) start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize,...s.step or 1 it = iter(range(start, stop, step)) try: nexti = next(it) except StopIteration

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    一日一技:迭代器相关「itertools」模块使用解读

    其实,Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事,它就是 itertools 模块,这里面几个函数的功能其实很好理解。...我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能,而是想分析这些功能背后的实现代码,它们如何做到高效节省内存的,Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的,这很有趣,不是吗?...3 漏斗筛选 它是compress 函数,功能类似于漏斗功能,所以我称它为漏斗筛选,原型: compress(data, selectors) In [38]: list(compress('abcdefg...(iterable, *args): s = slice(*args) start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize,...s.step or 1 it = iter(range(start, stop, step)) try: nexti = next(it) except StopIteration

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    Python高效编程之itertools模块详解

    其实,Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事,它就是 itertools 模块,这里面几个函数的功能其实很好理解。...我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能,而是想分析这些功能背后的实现代码,它们如何做到高效节省内存的,Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的,这很有趣,不是吗?...3 漏斗筛选 它是compress 函数,功能类似于漏斗功能,所以我称它为漏斗筛选,原型: compress(data, selectors) In [38]: list(compress( abcdefg...(iterable, *args): s = slice(*args) start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize,...s.step or 1 it = iter(range(start, stop, step)) try: nexti = next(it) except StopIteration

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    如何优雅高效地节省内存?官方给出了 12 个经典用法

    我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能,而是想分析这些功能背后的实现代码,它们如何做到高效节省内存的,Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的,这很有趣,不是吗?...3 漏斗筛选 它是compress 函数,功能类似于漏斗功能,所以我称它为漏斗筛选,原型: compress(data, selectors) In [38]: list(compress('abcdefg...(iterable, *args): s = slice(*args) start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize,...s.step or 1 it = iter(range(start, stop, step)) try: nexti = next(it) except StopIteration...优质文章,推荐阅读: 由浅入深:Python 中如何实现自动导入缺失的库? 聊聊 Python 的单元测试框架(三):pytest Python 为什么这么慢?

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    Python itertools 简单介绍和运用例

    前言 最近写 Python 比较多,不可避免地要处理一堆可迭代对象,发现 Python 对于迭代器/生成器的支持相较于其它语言来说是更为丰富的,所以简单记录一下 itertools 这个内置包中几个常见的函数...文末附一个实例,是我写的一个扫雷游戏的算法,用到了文中提到的一些函数。注意,我知道它们并不是真正的函数,而是以类的形式定义。为了方便起见,本文就把它们当成函数看代。...名称 说明 示例 count(start=0, step=1) 参数可以为 int 或 float,类似于 range 但它是无限的。...pairwise('ABCDE') --> AB BC CD DE islice(iterable, stop), islice(iterable, start, stop, step=1) 针对一个可迭代对象的切片操作...) [0, 1, 8, 27, 64] 因为 map 在任何一个可迭代对象结束之后就会结束,所以我们直接让它无限重复 3 作为 pow 的第二个参数,就达到了我们求立方的目的。

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    Python生成小数序列竟如此简单!np.arange为何碾压range?一文彻底讲透

    用Python的range生成0.1间隔序列直接报错?np.arange为何能轻松实现毫秒级数据生成?本文通过详细示例,彻底揭秘range与np.arange的底层差异!...文末附数值计算避坑指南,让你告别浮点误差! 一、痛点直击:range的小数步长之殇 # 经典报错场景:试图生成0.1步长的序列 try: range(0, 1, 0.1) # 直接崩溃!...., 0.9] 二、参数详解:range和np.arange的根本差异 参数 range np.arange 起始值(start) 仅整数 支持int/float 结束值(stop) 严格小于stop...# 正确方案:分块生成器 def safe_arange(start, stop, step): current = start while current < stransform:...0, 1000, 0.1): print(num) 陷阱3:与Python原生函数兼容问题 arr = np.arange(0.1, 0.5, 0.1) print(0.3 in arr) #

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    Python 循环与for循环

    iterable: 一切可循环的数据类型 如列表 元组 字符串 字典 item : iterable中的每一个元素(成员) 返回值 for循环是语句,没有返回值,但在特定情况下有返回值 字典利用items内置函数进行...items无参数 key : for循环体中获取的字典当前元素的key value : for循环体中对应当前key的value值 返回值 for循环是语句, 没有返回值, items返回一个伪列表 python...的内置函数–range 功能 返回的是一个一定范围的可迭代对象, 元素为整形, 它不是列表 ,无法打印信息,但可循环....用法 for item in range(start, stop, step=1): print(item) 参数 start:开始的数字,类似索引的左边(左含) stop:结束的数字,类似索引的右边...(右不含) step:跳步,类似于索引中的第三个参数 返回值 返回一个可迭代(循环的)以整形为主的对象 else在for循环中使用 else语句只有在for循环正常退出后执行 循环没有报错, 没有中途停止

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