Python——元组

最新推荐文章于 2025-12-21 18:49:56 发布

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元组的创建

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工厂方式创建

元组特性

不能对元组进行更改
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对元组分别赋值,多个变量也可通过元组的方式赋值
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索引、切片、重复、连接和查看长度
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删除元组
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tu.cont
查看出现几次

tu.index
索引，只查看出现的第一个
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python——元组解包

pumpkin84514的博客

08-18

1037

元组解包（Tuple unpacking）是 Python 中的一种语法，允许将元组中的值直接赋给多个变量。元组解包的本质是根据元组的结构，将其中的元素按顺序分别赋值给对应的变量。它不仅适用于元组，还可以用于列表和其他可迭代对象。元组解包使代码更加简洁和易读，尤其在需要处理多个返回值、遍历可迭代对象时。它简化了多个变量的赋值操作，并可以与各种数据结构配合使用。

七、Python —— 元组、集合和字典

cheese_burger_的博客

12-01

1365

集合是 Python 中最常用的数据结构之一，用来。是 Python 中最常用的数据结构之一，用来。类似于列表，集合也可以用。类似于列表，字典也可以用。，会在下一小节里介绍字典。元组跟列表类似，只是。括起来，中间的元素用。注意，集合中的元素是。注意，字典中的元素是。

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python——元组

zy010101博客

03-09

359

列表适合于在程序运行的时候，数据会发生改变的场合。但是有时候，我们不希望有些值被更改，希望它们在整个程序运行周期都不能被改变，Python将不能修改的值称为不可变的，而不可变的列表被称为元组。元组是不可变对象，之前的字符串也是不可变对象。元组是由逗号标识的，例如下面的示例： my_tuple = 1,2,3,4,5 print(my_tuple) print(type(my_tuple)) # type函数可以返回对象的类型程序执行结果如下所示： my_tuple对象是元组类型

Python基础——元组的应用与操作

weixin_44283682的博客

07-31

879

在Python编程中，元组是一种常用的数据结构，与列表类似，它可以存储多个元素，但不同的是，元组是不可变的。这种特性使得元组在某些需要确保数据不可变的场景下，比列表更适合使用。本篇文章将详细介绍元组的定义、操作，以及元组在实际应用中的优势和场景。元组是一种有序的数据结构，可以存储多个元素。这些元素可以是不同类型的，类似于列表。元组使用圆括号()定义，元素之间用逗号分隔。

Python基础——元组

薛定谔的猫的博客

05-31

1189

文章目录元组简介创建和访问一个元组更新和删除元组常用操作符元组简介前一篇文章介绍了Python中的列表，元组和列表最大的区别就是你可以任意修改列表中的元素，可以任意插入或删除一个元素，而对元组是不行的，元组是不可改变的。创建和访问一个元组列表和元组，除了不可改变这个显著特征外，还有一个明显区别是，创建列表用的是中括号[]，而创建元组大部分时候用的是小括号()。访问元组的方式与列表无异：也使用分片的方式来复制一个元组：此外，从一开始也强调过，不能修改元组中的元素：关于创

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Python基础——元组与列表

01-20

元组（tuple）2.列表2.1.List 添加2.2.List 移除2.3.List 索引2.4.List 排序3.多维列表3.1.创建二维列表3.2.多维列表的索引4.元组与列表对比 1.元组（tuple）叫做 tuple，用小括号、或者无括号来表述，是一连串有...

python __init__.py的意义与使用

CoolGirl

12-19

803

本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。

MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法

hy行者勇哥的博客

12-18

867

MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。

[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！

每日出拳老爷子的博客

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274

摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。

C++23中的模块应用说明之一基础分析

fpcc的专栏

12-20

539

C++20模块机制解析：摆脱头文件困境的新范式本文分析了C++20引入的模块机制，旨在解决传统头文件带来的编译污染、命名冲突等问题。模块通过export显式控制接口导出，提供更安全的代码组织方式。文章详细介绍了模块应用的五个方面：接口与实现分离、export规则限制、文件命名规范、全局模块片段（兼容传统头文件）和私有模块片段的使用方法，并提供了具体示例代码。与Go、Java等语言的包管理机制类似，C++模块通过显式接口导出和严格作用域控制，实现了更高效的编译管理和更清晰的代码组织。作者建议开发者参考其他语

【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南

weixin_63434398的博客

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本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。

《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》

windowshht的博客

12-17

1058

本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。

Ubuntu 24.04 安装common-extensions

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👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，

课程表-python-扑拓排序

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构建有向图：课程为节点，先修关系为有向边。对于每一对先修关系[cur, pre]，表示必须先修完pre才能修cur，因此在图中有一条从pre指向cur的有向边。统计每个节点的入度：即指向该节点的边数。对于先修关系[cur, pre]，cur的入度加1，因为pre指向cur。使用邻接表（adj）来存储每个节点的后继节点。即对于每个pre，它指向的所有cur。初始化一个队列（或双端队列）q，将所有入度为0的节点（即没有先修要求的课程）加入队列。

Day29 装饰器

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【代码】Day29 装饰器。

NVIDIA设置疑难杂症诊所

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随着深度神经网络（DNN）模型复杂度的指数级增长，高性能计算（HPC）环境的稳定性与效率成为制约人工智能研发的关键因素。本文旨在系统性分析基于NVIDIA GPU的深度学习开发环境中的常见架构性问题，涵盖驱动层兼容性、容器化隔离机制、显存管理策略、分布式训练通信协议以及计算机视觉（CV）场景下的I/O流水线优化。通过对底层原理的剖析与代码实现的论证，本文提供了一套标准化的故障排查与性能调优框架。

声音克隆与情感合成:Dify接入IndexTTS2

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本文介绍了如何将IndexTTS2语音合成服务集成到Dify应用中。首先需要部署Dify 1.10.0环境和IndexTTS2服务，后者会提供7860端口的Web界面和API接口。集成方式主要有两种：1)通过MCP服务直接接入；2)通过HTTP请求调用API。文章详细说明了HTTP调用的实现方法，包括发送POST请求获取EVENT_ID，再通过GET请求获取SSE流形式的音频结果。示例代码展示了如何使用Python的requests和sseclient库完成语音合成功能。这种集成方式使Dify应用能够利用I

python的元组

03-10

### Python 中元组的特性元组（tuple）是一种有序且不可变的数据结构，在许多方面类似于列表，但具有不同的特性和用途。一旦创建，元组中的元素无法被修改，这使得它适合用于保存固定数据集。 #### 创建元组可以通过多种方式来创建元组： - 使用圆括号 `()` 来定义一个简单的元组[^1]: ```python my_tuple = () ``` - 向其中添加元素时，只需按照顺序排列即可: ```python single_element_tuple = ("apple", ) multiple_elements_tuple = ("banana", "cherry", "date") ``` 注意单个元素后面要加逗号以区分与其他表达式的差异[^3]。 #### 访问元组元素由于元组是索引化的，因此可以直接通过下标获取特定位置上的值；也可以利用切片取得部分序列[^5]: ```python print(multiple_elements_tuple[0]) # 输出第一个元素 print(multiple_elements_tuple[:2]) # 获取前两个元素组成的子元组 ``` #### 不可变性及其优势不同于列表，元组不允许对其内部成员做任何更改操作——既不能增加也不能删除或替换现有项。这种不变性质赋予了元组更高的安全性以及更高效的性能表现。尝试改变已存在的元组会引发错误提示，如下面的例子所示： ```python try: multiple_elements_tuple[0] = "orange" except TypeError as e: print(e) # 'tuple' object does not support item assignment ``` #### 常见操作方法尽管元组本身不具备像列表那样丰富的内置函数库，但仍支持一些基本的操作，比如连接、重复等： - **连接**：使用`+`运算符可以将两个元组合并成一个新的元组； - **重复**：借助`*`运算符能够实现指定次数内的自我复制[^4]。示例代码如下： ```python concatenated_tuples = single_element_tuple + multiple_elements_tuple repeated_tuple = single_element_tuple * 3 ``` 此外，还可以应用诸如遍历、解包等功能增强编程灵活性。 #### 对比列表与元组两者之间最显著的区别在于其可变与否这一点上。当处理那些不需要频繁变动的数据集合时，推荐优先考虑采用元组形式存储，因为这样不仅可以提高程序效率还能有效防止意外篡改带来的风险。