Python

Pythonには、地理データとグラフデータを処理するためのさまざまなライブラリが用意されています。 Python plotlyは、地理グラフを描画するために使用されるライブラリの1つです。 Plotlyは無料のオープンソースライブラリです。 Plotlyは、折れ線グラフ、横棒グラフ、棒グラフ、ダッシュボード、散布図、バブルグラフ、円グラフなど、さまざまな種類のグラフをプロットするのに役立ちます。 # Import important python geographical libraries. import plotly.plotly as py import plotly.graph_obj

動的配列 Pythonでは、リスト、セット、ディクショナリは可変オブジェクトです。一方、数値、文字列、およびタプルは不変のオブジェクトです。可変オブジェクトとは、リスト、セット、または辞書からアイテムを追加/削除することを意味しますが、タプルや文字列などの不変オブジェクトの場合は当てはまりません。 Pythonでは、リストは動的配列です。動的リストを作成してみましょう- >>> #Create an empty list, named list1 >>> list1 = [] >>> type (list1) <class 

iterableは、組み込みメソッドiter（）に渡されたときにイテレーターを生成するオブジェクトとして大まかに定義できます。オブジェクトが反復可能であるためには、いくつかの条件があります。クラスのオブジェクトは、__len__と__getitem__の2つのインスタンスメソッドを定義する必要があります。 iter（）メソッドに渡されたときにこれらの条件を満たすオブジェクトは、イテレータを生成します。 反復可能な-を理解するために、以下の例を理解しましょう string = "Tutorialspoint" for char in string: print (char)

これは、特定の整数Nから3と5で割り切れるすべての数値を出力するPythonプログラムです。数値が3と5の両方で完全に割り切れるかどうかを確認する必要があることを除いて、このプログラムを作成する方法は多数あります。 以下は、3と5で割り切れるすべての数値を出力するPythonプログラムを作成するための私のコードです- lower = int(input("Enter lower range limit:")) upper = int(input("Enter upper range limit:")) for i in range(lower, up

ここでは、番号のリストからすべての重複する番号を印刷しようとしています。そのため、リスト内で複数回出現するすべての番号を出力しようとしています（リスト内で一意ではありません）。 例 Input: given_list = [ 3, 6, 9, 12, 3, 30, 15, 9, 45, 36, 12] Output: desired_output = [3, 9, 12] Input: given_list = [-27, 4, 29, -27, -2 , -99, 123, 499, -99] Output: desired_output = [-27, -99] 以下は、特定のリストから

機能 関数は、特定のタスクを実行するためのコードのブロックであり、独自のスコープを含み、名前で呼び出されます。すべての関数には、ゼロ（no）引数または複数の引数を含めることができます。終了時に、関数は1つ以上の値を返すことができる場合とできない場合があります。 基本的な関数構文 def functionName( arg1, arg2,….):    …….    # Function_body    …….. 独自の（ユーザー）、sum（ユーザーは任意の名前を

ここでは、一度に2つのタスクを実行しようとしています。1つはフォアグラウンドで、もう1つはバックグラウンドで実行します。バックグラウンドでファイルに何かを書き込み、ユーザー入力番号を入力して、それが奇数か偶数かを調べます。 Pythonの1つのプログラムで複数のタスクを実行するには、のマルチスレッドを使用します。 import threading import time class AsyncWrite(threading.Thread):    def __init__(self, text, out):       threading.T

はじめに 開発者は、Python標準ライブラリの一部ではないモジュールとパッケージを使用する必要があり、この特定のアプリケーションにのみ必要なPythonプロジェクトを扱うことがよくあります。現在のバージョンのPython（python-3.6を想定）をインストールしたが、プロジェクトで特定のpythonバージョン（この特定のアプリケーションには2.7）が必要な場合を考えてみます。したがって、新しいパッケージだけでなく、特定の要件が発生する可能性があります。すでにインストールされているアプリケーションのバージョン。その場合、要件が競合し、バージョン2.7または3.6のいずれかをインストールす

プログラムが完全に実行されているか、エラーが発生したかに関係なく、プログラムにこの特定のタスクを実行させたい場合は、さまざまな状況が発生します。ほとんどの場合、エラーや例外をキャッチするために、ブロックを除いて試行するために使用します。 「try」ステートメントは、どのような状況でも実行する必要のある「クリーンアップアクション」を定義するための非常に便利なオプションの句を提供します。例- >>> try:    raise SyntaxError finally:    print("Learning Python!&quo

Pythonで例外処理を使用するには、最初に、を除くすべての句をキャッチする必要があります。 Pythonには、例外をキャッチするための「try」および「except」キーワードが用意されています。 「try」ブロックコードは、ステートメントごとに実行されます。ただし、例外が発生した場合、残りの「try」コードは実行されず、except句が実行されます。 try:    some_statements_here except:    exception_handling 非常に簡単な例で上記の構文を見てみましょう- try:    

ここでは、1より大きい指定された数が素数であるかどうかをテストするプログラムを作成します。 素数は1より大きい正の整数であり、2つの因子1と、その数自体（たとえば、数：2、3、5、7…など）は2つの因子しかないため、素数です。 1と番号自体。 # Python program to check if the input number is prime or not #Take input from the user num = int(input("Please enter the number: ")) #Check if the given number is gre

実際には（実際には）、Pythonにはプライベートメンバー変数と呼ばれるものはありません。ただし、最初に2つの下線（__）を追加すると、変数またはメソッドがプライベートになります。これは、ほとんどのPythonコードで使用される規則です。 例を通してこの概念を理解しましょう- privateVar1.py class myClass:    __privateVar = 27;    def __privMeth(self):       print("I'm inside class myClass

すべてのPythonプログラムは、ソースコードを自動的にコンパイルして、バイトコードとも呼ばれるコードをコンパイルしてから実行します。 モジュールを初めてインポートするとき、またはソースファイルが新しいファイルであるとき、または更新されたファイルがあるときはいつでも、最近コンパイルされたファイルは、.pyファイルと同じディレクトリにファイルをコンパイルするときに.pycファイルが作成されます。 （python 3-から、.pycファイルが.pyファイルと同じディレクトリではなく__pycache__というサブディレクトリにあることがわかります）。これは、次回プログラムを実行するときにPyth

この記事では、Pythonコードを使用してGoogle検索を実行します。これは、Pythonプロジェクトで作業していて、Webや（Webからの）検索結果はプロジェクト内で使用されます。 前提条件– システムにPythonがインストールされている必要があります。 グーグルモジュールをインストールします。以下のようにpipを使用してgoogleモジュールをインストールできます- C:\Users\rajesh>python -m pip install google Collecting google Downloading https://files.pythonhosted.org

シリアル化は、オブジェクトを（ファイルまたはメモリバッファに）保存/保存できる形式に変換するプロセスであるため、後で逆シリアル化し、シリアル化された形式から元のコンテンツ/オブジェクトを復元できます。これらすべての操作を実行するには、Pythonのpickleモジュールを使用します。 酸洗いとは Python pickleモジュールは、Pythonオブジェクト構造のシリアル化と逆シリアル化に使用されます。あらゆる種類のPythonオブジェクト（list、dictなど）をバイトストリーム（0と1）に変換するプロセスは、ピクルスまたはシリアル化またはフラット化またはマーシャリングと呼ばれます。

メタプログラミングという用語は、コンピュータープログラムがそれ自体を操作したり、知識を持ったりしようとするコンピュータープログラミングを指します。 Pythonは、メタクラスと呼ばれる新しいタイプのクラスを介したクラスのメタプログラミングをサポートしています。 Pythonのメタクラスを介したメタプログラミングは、既存のコードを変更、ラップ、または生成することによってコードを操作する関数とクラスを構築することです。 メタプログラミングの主な機能は次のとおりです- メタクラス デコレータ クラスデコレータ メタクラスとは メタクラスの非常に限定された定義は、クラスを作成するクラスである

Python 3.0で導入された関数アノテーションは、関数パラメーターと戻り値に任意のメタデータを追加できる機能を追加します。 Python 3以降、関数アノテーションがPythonに正式に追加されました（PEP-3107）。主な目的は、メタデータを関数パラメーターと戻り値にリンクする標準的な方法を用意することでした。 関数アノテーションの基本 関数アノテーションの基本を理解しましょう- 関数アノテーションは、パラメーターと戻り値の両方で完全にオプションです。 関数アノテーションは、コンパイル時に関数のさまざまな部分を任意のPython式に関連付ける方法を提供します。 PE

競技プログラミングは一般に、適切なデータ構造を使用して効率的なアルゴリズムを利用するためのコーディングと呼ばれます。彼らは多くのレベルでプログラマーのスキルをテストします。 アルゴリズムとデータ構造の助けを借りて、さまざまなロジックを適用することによって、あなたに提起された架空のプログラミング問題を解決する必要があります。問題を解決するだけでなく、時間とスペースが非常に複雑な非常に効率的な解決策を考え出す必要があります。 いわゆる競技プログラミングの問題ステートメントの例は次のようになります- 小文字のラテン文字のみで構成される長さnの文字列sが与えられます。 文字列のサブ文字列は、そ

Pythonは、ほとんどの競技プログラミングの課題でコーダーの間で好まれる言語の1つです。ほとんどの問題は、Pythonを使用して妥当な時間枠で簡単に計算できます。 複雑な問題のいくつかについては、十分に高速なPythonコードを書くことがしばしば課題になります。以下は、競技コーディングでコードのパフォーマンスを向上させるのに役立つpythonicコード構造の一部です- 1。文字列の連結 ：以下の構成は使用しないでください。 str1 = "" some_list = ["Welcome ", "To ", "Tutor

正規表現とは何ですか？ 現実の世界では、ほとんどのプログラミング言語での文字列解析は正規表現によって処理されます。 Pythonプログラミング言語の正規表現は、テキストパターンを照合するために使用される方法です。 すべてのPythonインストールに付属する「re」モジュールは、正規表現のサポートを提供します。 Pythonでは、正規表現検索は通常、次のように記述されます。 match = re.search(pattern, string) re.search（）メソッドは、正規表現パターンと文字列の2つの引数を取り、文字列内でそのパターンを検索します。パターンが文字列内で見つかった場