文字列が整數(shù)であるか浮遊ポイント數(shù)が2つの方法で達(dá)成できるかどうかを判斷するには、次の方法で実現(xiàn)できます。1。try-exceptを使用して、シンプルで直感的で適切な互換性を持つタイプを変換しようとしますが、數(shù)値文字列を認(rèn)識(shí)できません。 2。正規(guī)表現(xiàn)を使用して形式を正確に一致させ、入力仕様を厳密に制御しますが、文章は複雑でエラーが発生しやすいです。さらに、スペース、ポジティブおよびネガティブサインなどの詳細(xì)、および他のバイナリシステムが許可されているかどうかに注意する必要があります。シーンに従って適切な方法を選択し、データクリーニングのためにtry-Exceptをお?jiǎng)幛幛贰⑼茒Xされるルールを厳密に検証します。
文字列が整數(shù)であるか浮遊ポイント番號(hào)であるかを判斷することは、データ処理、検証の入力、または解析テキストを書くときによく使用されます。 Python自體には、判斷する直接的な機(jī)能はありませんが、いくつかの単純な手段で実裝できます。
以下の方法はより実用的であり、さまざまなシナリオに従って選択および使用できます。
try-exceptを使用してタイプを変換してみてください
これは、それを行うための最も一般的で直感的な方法です。文字列を整數(shù)または浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)數(shù)に変換してみてください。失敗した場(chǎng)合、それは數(shù)ではないことを意味します。
def is_number（s）：
試す：
フロート
trueを返します
ValueRerrを除く：
falseを返しますこの方法の利點(diǎn)は、それが単純さと互換性であり、それが整數(shù)形式（ "123"など）または小數(shù)形式（ "12.3"など）であるかどうかを認(rèn)識(shí)できることです。
欠點(diǎn)は、 "123abc"のような部品が數(shù)値である場(chǎng)合、それらはFalse返され、より細(xì)かい判斷を下すことができないことです。
整數(shù)であるか浮遊ポイント番號(hào)であるかを區(qū)別したい場(chǎng)合は、別のレイヤーを追加して判斷できます。
def check_number_type（s）：
試す：
num = float（s）
num.is_integer（）の場(chǎng)合：
「整數(shù)」を返す
それ以外：
「フロート」を返す
ValueRerrを除く：
「數(shù)字ではない」を返す正規(guī)表現(xiàn)を使用して、フォーマットを正確に一致させます
標(biāo)準(zhǔn)の整數(shù)と浮動(dòng)ポイントライティングのみを受け入れるなど、形式をより厳密に制御したい場(chǎng)合は、正規(guī)表現(xiàn)を使用できます。
Reをインポートします
def is_integer（s）：
reture re.fullmatch（r '[ - ]？\ d'、s）はありません
def is_float（s）：
return re.fullmatch（r '[ - ]？（\ d（\。\ d*）？| \。\ d）（[ee] []？\ d）？'、s）はありませんこのアプローチの利點(diǎn)は、文字列が期待される形式を満たしているかどうかを明確に知ることができることです。たとえば、 0123から始まる整數(shù)を除外する場(chǎng)合、または小數(shù)點(diǎn)を強(qiáng)制する場(chǎng)合は、ルールを書き換えることですべてそれを行うことができます。
ただし、特に科學(xué)表記法（ 1e5や.3e-2など）をサポートする場(chǎng)合、通常のルールを書くにはエラーが発生しやすいため、表現(xiàn)の完全性に特別な注意を払う必要があります。
無(wú)視しやすい小さな詳細(xì)に注意してください
- 文字列の前後にスペースがある場(chǎng)合はどうすればよいですか？たとえば、
" 123 "も多くの場(chǎng)合の法的情報(bào)でもあります。処理する前にs.strip()を呼び出して、両端のスペースを削除できます。 - ポジティブとネガティブの兆候は許可されていますか？上記の例には既に含まれています
-サポート。 - 他の16進(jìn)、バイナリ、その他のバイナリを考慮する必要がありますか？デフォルトの
int()、ベースパラメーターでのパスをサポートしますが、通常は「積分」であるかどうかを判斷するときは必要ありません。
基本的にこれらは方法です。特定のニーズに応じて適切な方法を選択してください。一般的なデータクリーニングまたはユーザー入力チェックの場(chǎng)合、 try-except最も便利です。構(gòu)成ファイルの読み取りやコマンドラインパラメーターの解析など、厳格な形式の検証を?qū)g行したい場(chǎng)合は、より信頼性が高くなります。
以上が文字列が整數(shù)またはフロートであるかどうかをPythonチェックしますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順?lè)衰讠ⅴ辚螗挨?、最短になります。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開(kāi)発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場(chǎng)合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場(chǎng)合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。
PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法
Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html（）関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場(chǎng)合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動(dòng)で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場(chǎng)合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見(jiàn)つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問(wèn)題、マルチテーブル認(rèn)識(shí)などの一般的な落とし穴に注意してください。
PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書ネストされた辭書やリストなど、JSONの階層関係を確認(rèn)します。次に、辭書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細(xì)」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細(xì)[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get（）メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場(chǎng)合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。
