使用python实现strcmp函数功能示例_python

实现这个功能我相信大家一定明白他的意思了,很简单了,下面的代码大家参考使用吧

复制代码 代码如下:

def strcmp(str1,str2):
        i = 0
        while i<len(str1) and i<len(str2):
                outcome = cmp(str1[i],str2[i])
                if outcome:
                        print outcome
                        return outcome
                i +=1
        return cmp(len(str1),len(str2))
str1='dfdcd'
str2='dfdc'

print strcmp(str1,str2)
print cmp(str1,str2)

时间: 2024-08-01 09:23:42

使用python实现strcmp函数功能示例_python的相关文章

Python中shutil模块的常用文件操作函数用法示例_python

os模块提供了对目录或者文件的新建/删除/查看文件属性,还提供了对文件以及目录的路径操作.比如说:绝对路径,父目录--  但是,os文件的操作还应该包含移动 复制  打包 压缩 解压等操作,这些os模块都没有提供. 而本文所讲的shutil则就是对os中文件操作的补充.--移动 复制  打包 压缩 解压, shutil函数功能:1  shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length=16*1024]) copy文件内容到另一个文件,可以copy指定大小的内容 先来看看

详解Python的Lambda函数与排序_python

lambda函数是一种快速定义单行的最小函数,是从 Lisp 借用来的,可以用在任何需要函数的地方.下面的例子比较了传统的函数与lambda函数的定义方式. 前几天看到了一行求1000的阶乘的Python代码 Python代码 print reduce(lambda x,y:x*y, range(1, 1001)) 一下子被python代码的精简与紧凑所折服,故对代码进行了简单的分析. reduce与range都是Python的内置函数. range(1,1001)表示生成1到1000的连续整数

python中dir函数用法分析_python

本文实例讲述了python中dir函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: dir 函数返回任意对象的属性和方法列表, 包括模块对象.函数对象.字符串对象.列表对象.字典对象 ...... 相当多的东西. dir函数示例: >>> li = [] >>> dir(li) ['append','count','extend','index','insert', 'pop','remove','reverse','sort'] >>> d = {}

快速排序的算法思想及Python版快速排序的实现示例_python

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 1.分治法的基本思想 分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题.递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解. 2.快速排序的基本思想 设当前待排序的无序区为R[low..high],利用分治法可将快速排序的基本思想描述为: (1)分解: 在R[low..high]中任选一个记录作为基准(

Python中自定义函数的教程_python

在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名.括号.括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回. 我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例: def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x 请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确. 请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回.因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂

python中Genarator函数用法分析_python

本文实例讲述了python中Genarator函数用法.分享给大家供大家参考.具体如下: Generator函数的定义与普通函数的定义没有什么区别,只是在函数体内使用yield生成数据项即可.Generator函数可以被for循环遍历,而且可以通过next()方法获得yield生成的数据项. def func(n): for i in range(n): yield i for i in func(3): print i r=func(3) print r.next() print r.next

Python map和reduce函数用法示例_python

先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 举例说明,比如我们有一个函数a(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5]上,就可以用map()实现如下: 复制代码 代码如下: >>> def a(x): ...     return x * 2 ... >>> map(a, [1,2,3,4,5]) [2, 4, 6, 8, 10] map传入

Python数组条件过滤filter函数使用示例_python

使用filter函数,实现一个条件判断函数即可. 比如想过滤掉字符串数组中某个敏感词,示范代码如下: #filter out some unwanted tags def passed(item): try: return item != "techbrood" #can be more a complicated condition here except ValueError: return False org_words = [["this","is

Python中的zip函数使用示例_python

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表.具体意思不好用文字来表述,直接看示例: 1.示例1: 复制代码 代码如下: x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz 运行的结果是: [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式. 2.示例2: 复制代码 代码如下: x = [1, 2, 3] y = [