前面介紹到元組型別：tuple
現在我們介紹一下列表型別：list
列表（list）是有序的元素集合；
定義列表時，列表的值必須用中括號：[ ] 括起來；
列表 中的元素也可以通過索引訪問訪問單個元素；
如：
列表中的每個元素型別中以不一樣；
訪問列表中的元素時採用索引形式；
與元組不同，列表大小沒有限制，列表中的元素可以使用列表函式進行修改；
與字串型別類似，對列表有一基本 操作，如：
列表相關方法：
對於一個字串，我們可以使用函式split()，將字條串拆分成一個列表，預設 空格分割，如：
前面介紹到元組型別：tuple 現在我們介紹一下列表型別：list 列表（list）是有序的元素集合； 定義列表時，列表的值必須用中括號：[ ] 括起來； 列表 中的元素也可以通過索引訪問訪問單個元素； 如： 列表中的每個元素型別中以不一樣；
資料型別及內建方法 列表： list 可變型別，有序 用途：用來記錄多個值（同屬性） 定義方式：在[ ]內用逗號分隔開多個任意型別的值 l=['a','b','c'] #l=li
資料型別 元組 tuple 元組：不可變型別 用途：元組就是一個不可變的列表，當需要存不改動的值時可用元組 定義方式：在（）內用逗號分隔開多個任意型別的元素 t=(1,2.2,'aa',('b','c
資料型別 字典型別dict 用途：記錄多個值，列表是索引對應值，而字典是key對應值，其中key對value有描述性 定義方式：在{ }用逗號分隔開多個元素，每個元素都是key:value形式，其中key是不可變型別，通常是字串型別，而value是任意型別。 型別轉換：
資料型別 集合型別 set 用途：1.關係運算 2.去重 定義方式：在{}內用逗號分隔開多個元素，但元素的特點是 1.集合內元素必須是不可變型別
localtime 先來 定義 hour 獲取 轉換成 更多 技術文章 mda python 語言對於時間的處理繼承了 C語言的傳統，時間值是以秒為單位的浮點數，記錄的是從1970年1月1日零點到現在的秒數，這個秒數可以轉換成我們日常可閱讀形式的日期和時間：我們下面首先來看
callable 什麽 跟著 來講 cpp iat mst 轉化 gcc 一、C語言運行pyfun的PyObject對象 思路是在C語言中提供實參，傳給python函數： 獲取py函數對象(PyObject)，函數參數(C類型) 獲取GIL(PyGILState_
and tle 發生 姓名 pytho comm 報錯 不定長參數 param 在python多繼承中，利用super（）.父類方法，可以調用所有父類，從而在重寫的狀態下，再次對所有父類的調用！ 例： print("******多繼承使用super().__init__
span var clas 可用 head com pri 比較 賦值運算 基本運算符 1.比較運算符 # >,< ,>= ,<=, ==(比較值) ,!=(不等號) 2.邏輯運算符 and or not(取反) 3
不可 計數 添加 註意 操作 語言 類型轉換 轉換 數據類型 數據類型 元組 tuple 元組：不可變類型 用途：元組就是一個不可變的列表，當需要存不改動的值時可用元組 定義方式：在（）內用逗號分隔開多個任意類型的元素 t=(1,2.2,‘aa‘,(‘
style 數據類型 container for key存在 -i 需要 cti www. 數據類型 字典類型dict 用途：記錄多個值，列表是索引對應值，而字典是key對應值，其中key對value有描述性 定義方式：在{ }用逗號分隔開多個元素，每個元素都是ke
python資料分析工具pandas中DataFrame和Series作為主要的資料結構. 本文主要是介紹如何對DataFrame資料進行操作並結合一個例項測試操作函式。 1）檢視DataFrame資料及屬性 df_obj = DataFrame() #建
我們已經瞭解了Python支援布林型別的資料，布林型別只有True和False兩種值，但是布林型別有以下幾種運算：與運算：只有兩個布林值都為 True 時，計算結果才為 True。True and True # ==> True True and False #
函式的呼叫，先說說函式的執行：函式的執行有4個步驟： 1）呼叫程式在呼叫函式處暫停執行； 2）函式的形參在呼叫時被賦值為實參； 3）根據實參執行函式體； 4）呼叫
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Flask保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、檔案上傳、各種開放式身份驗證技術。最新版本為0.11 Flask簡單易學，下面是Flask版的hel
原作者: Jason Kirtland 日期: January 13th, 2009 許可證: Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 原文連結(PPT): http://discorporate.us
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