


Die Unterschiede zwischen list.__iadd__ und list.__add__ verstehen
In Python können Objekte spezielle „magische“ Methoden definieren, um ihre Interaktion zu unterstützen mit bestimmten Betreibern. Zwei dieser Methoden sind iadd und __add__, die für direkte bzw. reguläre Additionsvorgänge verwendet werden.
Bedenken Sie die folgenden zwei Codeausschnitte:
<code class="python"># Example 1 x = y = [1, 2, 3, 4] x += [4] print(x) # [1, 2, 3, 4, 4] print(y) # [1, 2, 3, 4, 4] # Example 2 x = y = [1, 2, 3, 4] x = x + [4] print(x) # [1, 2, 3, 4, 4] print(y) # [1, 2, 3, 4]</code>
Warum? Verhalten sich diese beiden Beispiele unterschiedlich?
In beiden Fällen beginnen wir mit zwei identischen Listen, x und y, und führen eine Additionsoperation mit entweder x = [4] oder x = x [4] durch.
Bei Verwendung von x = [4] wird die __iadd__-Methode von Python aufgerufen, die eine In-Place-Addition durchführt. Dies bedeutet, dass die ursprüngliche Liste x verändert wird und ihr Inhalt mit den Elementen in der Liste aktualisiert wird [4]. Infolgedessen enthalten sowohl x als auch y jetzt dieselbe geänderte Liste.
Im Gegensatz dazu wird bei Verwendung von x = x [4] die __add__-Methode von Python aufgerufen, die eine neue Liste zurückgibt, die die Elemente von beiden x enthält und [4]. Die ursprüngliche Liste x bleibt unverändert und y verweist weiterhin auf die ursprüngliche unveränderte Liste.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen „list.__iadd__' und „list.__add__' und warum führt er zu unterschiedlichen Ergebnissen beim Ändern von Listen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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