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python:list vs tuple,何时使用?

在Python中,何时应该使用列表和何时使用元组?

有时你没有选择权,例如你有

"hello %s you are %s years old" % x
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然后x必须是一个元组.

但如果我是设计API并选择数据类型的人,那么指导原则是什么?

python types tuples list

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'str'对象不支持Python中的项目赋值

我想从字符串中读取一些字符并将其放入其他字符串中(就像我们在C中所做的那样).

所以我的代码如下所示

import string
import re
str = "Hello World"
j = 0
srr = ""
for i in str:
    srr[j] = i #'str' object does not support item assignment 
    j = j + 1
print (srr)
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在C中代码可能是

i = j = 0; 
while(str[i] != '\0')
{
srr[j++] = str [i++];
}
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我怎样才能在Python中实现相同的功能?

python string

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为什么我不能在python中使用列表作为dict键?

关于什么可以/不能用作python dict的键,我有点困惑.

dicked = {}
dicked[None] = 'foo'     # None ok
dicked[(1,3)] = 'baz'    # tuple ok
import sys
dicked[sys] = 'bar'      # wow, even a module is ok !
dicked[(1,[3])] = 'qux'  # oops, not allowed
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所以一个元组是一个不可变的类型,但是如果我在其中隐藏一个列表,那么它就不能成为一个键......难道我不能轻易地隐藏模块中的列表吗?

我有一个模糊的想法,关键是必须"可以",但我只是承认自己对技术细节的无知; 我不知道这里到底发生了什么.如果您尝试使用列表作为键,将哈希作为其内存位置,会出现什么问题?

python dictionary tuples list hashable

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为什么Python将元组,列表,集合和字典视为根本不同的东西?

我喜欢Python的原因之一是由元组,列表,集合和字典提供的表达能力/减少编程工作.一旦你理解了列表理解和一些使用IN和FOR的基本模式,生活就会变得更好!Python摇滚.

但是我确实想知道为什么这些结构会被视为不同,以及随着时间的推移它会如何变化(变得陌生).回到Python 2.x,我本可以提出一个论点,它们只是基本集合类型的变体,并且有些令人恼火的是,一些非常外用例需要您将字典转换为列表并再次返回.(字典不仅仅是具有特定唯一性约束的元组列表吗?列表不是仅具有不同类型的唯一性约束的集合吗?).

现在在3.x世界中,它变得更加复杂.现在有名为元组 - 开始感觉更像是一个特例字典.现在有订单的词典 - 开始感觉更像是一个列表.我刚看到有序套装的配方.我可以想象一下这个......还有什么独特的清单等等.

Python的禅宗说"应该有一个 - 最好只有一个 - 明显的方式".在我看来,这种专门的集合类型的大量与这个Python规则相冲突.

硬核Pythonistas的想法是什么?

python collections language-design zen-of-python

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具有复杂类型的Python枚举

我是Python的新手,我想知道我是否可以构建具有复杂结构的枚举,而不仅仅是原始类型.例如(在伪代码中):

Point::Enum
  x, y
  constructor ( x, y ) {
    ...
  }

  bottom_left = Point ( 0, 0 )
  top_left = Point ( 0, 100 )
  top_right = Point ( 100, 100 )
  bottom_right = Point ( 100, 0 )
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到目前为止,我只能找到提到字符串或整数的枚举的Python文档.

python enums complextype

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Pythonland中的Rubyist:元组的真实示例是什么?

可能重复:
为什么我们需要Python(或任何不可变数据类型)中的元组?

我正在学习Python,并且具有Ruby的背景知识。从来没有元组,我无法想象为什么我会需要它们,或者为什么Python如此依赖它们。

ruby python tuples

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修改 Tensorflow 常数 Tensor

我在谷歌上搜索并知道 Tensorflow 的constant()函数会生成一个恒定的张量(大惊喜!)并且无法修改。

但是当我这样做时:

>>> a = tf.constant(0.0)
>>> a = a + 1.0
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我没有看到 Tensorflow 产生的任何错误。

我明白了原因,a现在是一个新的张量操作Add<tf.Tensor 'add_1:0' shape=() dtype=float32>)。

我的问题是,constant如果我们可以修改它,Tensorflow有什么用?它与图形优化有什么关系吗?我在这里错过了一些微不足道的东西吗?

提前致谢。

python tensorflow

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