條件付き判斷のためにPythonで使用されているインフラストラクチャである場(chǎng)合、條件の信頼性を通じて異なるコードブロックが実行されます。マルチコンディショニングの判斷の場(chǎng)合、ELIFの使用をサポートして枝を追加し、インデントが構(gòu)文キーです。たとえば、num = 15の場(chǎng)合、プログラムは「この數(shù)値が10を超える」出力を出力します。割り當(dāng)てロジックが必要な場(chǎng)合、Status = "Adult"の場(chǎng)合の3成分演算子は年齢> = 18 else "minor"です。 1.それ以外の場(chǎng)合は、真または誤った條件に従って実行パスを選択した場(chǎng)合。 2。Elifは複數(shù)の條件分岐を追加できます。 3.インデントはコードの所有権を決定し、エラーは例外を引き起こします。 4.三元演算子は、単純な割り當(dāng)てシナリオに適しています。
if else
、異なる條件に応じて異なるコードブロックを?qū)g行するために使用されます。それは「セレクター」のようなものです。特定の狀態(tài)を満たしている場(chǎng)合は、別の狀態(tài)を満たしている場(chǎng)合は、1つのことをしてください。

他のものは何ですか?
簡(jiǎn)単に言えば、 if else
の構(gòu)造は次のとおりです。
條件の場(chǎng)合: #條件が真のときに実行されたコード: #條件が偽のときに実行されたコード
たとえば、簡(jiǎn)単な例を示すために、數(shù)値が10を超えるかどうかを判斷するプログラムを作成します。

num = 15 num> 10の場(chǎng)合: print( "この數(shù)値は10より大きい") それ以外: print( "この數(shù)値は10以下です」)
出力の結(jié)果は次のとおりです。
この數(shù)は10を超えています
プログラムは、條件num > 10
の信頼性に基づいて実行するコードの一部を決定することがわかります。

複數(shù)の條件を使用する方法は?エリフの役割
ケースが2つしかない場(chǎng)合は、 if else
使用してください。しかし、実際には、複數(shù)の狀況が共存する狀況がしばしばあります。現(xiàn)時(shí)點(diǎn)では、 elif
(実際にはElseの略語(yǔ)の場(chǎng)合)を使用して、より多くの判斷枝を追加できます。
たとえば、成績(jī)の判斷:
スコア= 85 スコアの場(chǎng)合> = 90: print( "a") Elifスコア> = 80: 印刷( "b") Elif Score> = 70: print( "c") それ以外: print( "d")
ここで見(jiàn)ることができるように、特定の條件が真実になると、その後のelif
とelse
もはや判斷されなくなります。
インデントは重要です!
Pythonでは、インデントは見(jiàn)栄えの良いものではなく、構(gòu)文の一部です。 if
またはelse
、通常は4つのスペースを持つ均一にインデントする必要があるすべてのコードが必要です。
たとえば、次の場(chǎng)合、エラーが発生した場(chǎng)合:
真実の場(chǎng)合: print( "recort")#インデントがない場(chǎng)合、Pythonはエラーを報(bào)告します
それを書(shū)く正しい方法は次のとおりです。
真実の場(chǎng)合: print( "recort")
したがって、 if else
書(shū)くときは、インデントが揃っているかどうかに注意を払う必要があります。そうしないと、論理エラーや操作エラーを引き起こすのは簡(jiǎn)単です。
1つの行に簡(jiǎn)素化できますか?簡(jiǎn)単な書(shū)き込み方法について學(xué)びましょう
條件に基づいて変數(shù)に値を割り當(dāng)てるなど、それをより短く記述したい場(chǎng)合があり、「Ternary Operator」と呼ばれるライティング方法を使用できます。
年齢= 20 status = "adult" if age> = 18 else "マイナー"
これは、単純な判斷シナリオに適した、 if else
完全に書(shū)くよりもコンパクトです。
ただし、このライティング方法は、複雑すぎるロジックには適しておらず、読みやすさに簡(jiǎn)単に影響を與える可能性があります。明確で明確な場(chǎng)合にのみ使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>
基本的にそれだけです。 Mastering if else
Pythonプロセス制御を?qū)W習(xí)する最初のステップです。複雑ではありませんが、毎日のプログラミングで非常に一般的に使用されています。
以上がPythonの他のものは何ですかの詳細(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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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時(shí)ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識(shí)など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報(bào)を表示し、ユーザーが採(cǎi)用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評(píng)価に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場(chǎng)合は、「ヘックス」を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI(Google、AWS、Azureなど)を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結(jié)果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動(dòng)化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を?qū)g現(xiàn)することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語(yǔ)サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強(qiáng)度情報(bào)を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復(fù)方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構(gòu)築します。 4。APIコールの制限や數(shù)などの技術(shù)的課題に対応する

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP(STR、數(shù)字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します:pyodbc.drivers()を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

pandas.melt()は、幅広い形式データを長(zhǎng)い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識(shí)別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください
