python比較

Ⅰ python中如何比較元組內兩個值是否相等呢

>>>a=(('name1','lisi'),('name2','lisi'))
>>>a[0]
('name1','lisi')
>>>a[1]
('name2','lisi')
>>>a[0][1]
'lisi'
>>>a[1][1]
'lisi'
>>>a[0][1]==a[1][1]
True
>>>

Ⅱ 有什麼比較好的python

你要找的是Python培訓學校和教程嗎？看看下面的對你是否有幫助：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

Ⅲ python 之 比較哪個數據大小

#定義一個字典
info={}
#定義比較的人數
n=int(input("請輸入你要比較的人數"))
#循環
while(n):
#輸入a,b兩個數據,分別代表學號和分數
#把輸入的數據分割
a,b=input("輸入學號+空格+分數").split()
b=int(b)
#判斷a是否在info字典里,如果在累加
ifaininfo:
info[a]=info[a]+b
else:
info[a]=b
n=n-1
#定義一個分數最大值
#定義最大值id
max=-1
maxid=''
forkeyininfo:
ifinfo[key]>max:
maxid=key
max=info[key]
print(maxid,max)

Ⅳ Python比較兩個文件是否相同，倒數第二行不太明白

答: 確實是有道理的，在文件當中的第7行，實現的功能就是從第1個文件中取一個字元，而第8行是在第2個文件中取一行字元，那麼一個字元和一行字元比較肯定是不相等的呢,所以我覺得第7行那個for循環改一下,改成每次取一行，然後一行和一行比較當比較，結果不同時記錄下它的行號,得到最後的結果。

希望可以幫助到你!

Ⅳ python列表值是怎麼比較大小的

肯定不是相加
但有可能是從左到右依次比較（前面都相等再比較下一個）
話說回來list比較沒意義，如果你想要有意義的結果，可以自定義類型，並重寫比較的方法

Ⅵ Python比較運算符

print(3==3>2) 等價於(3==3) and (3>2)，兩部分都是True，所以最終結果也是True

另外兩個有括弧，括弧的優先順序高，所以先計算括弧裡面的內容，然後再進行比較。
print ((3==3)>2)等價print(True>2)，最終False
print(3==(3>2))等價print(3==True)，最終False

Ⅶ Python幾種主流框架比較

Django：Python界最全能的Web開發框架，各種功能完備，可維護性和開發速度都非常強大。常有人說Django慢，其實主要慢在Django
ORM與資料庫的交互上，所以是否選擇使用Django，取決於項目對資料庫交互性的要求以及各種優化。
而對於Django的同步特性導致吞吐量小的問題，其實可以通過Celery等解決，不算是什麼根本問題。Django代表的項目有：Instagram、guardian等。
Flask：屬於微框架的典範，也是Python代碼寫的最好的項目之一。Flask框架的靈活性很高，但也是一把雙刃劍，能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就沒有什麼太大的作用了。Flask雖然屬於微框架，但也可以做成規模化的Flask，加上flask可以自由選擇自己的資料庫交互組件，再加上celery+redis等非同步特性以後，flask框架的性能非常不錯，之所以很多團隊選擇flask框架，主要原因就是對靈活性的要求。
Tornado：天生非同步，性能強悍，這是它的代名詞。對比Django而言，Tornado屬於較為原始的框架，諸多內容需要自己去處理。不過，隨著項目的不斷壯大，框架能夠提供的功能佔比越來越小，更多的內容需要團隊自己去實現，而大項目往往需要性能的保證，這時候Tornado就是非常不錯的選擇。代表項目：知乎等。