


Ändern von Listeneinträgen während der Schleifeniteration
Es ist im Allgemeinen nicht ratsam, eine Liste während der iterativen Schleife zu ändern. Wenn man jedoch mit Listen von Zeichenfolgen arbeitet, die eine Zeichenfolgenbearbeitung erfordern, kann man sich fragen, ob das Ersetzen der Zeichenfolgen innerhalb der Liste eine Änderung darstellt.
Ist eine In-Place-Value-Mutation-Änderung?
Der folgende Ansatz gilt als akzeptabel, da er Elemente nach ihrer Verarbeitung ändert:
a = ['a', ' b', 'c ', ' d '] for i, s in enumerate(a): a[i] = s.strip() print(a) # ['a', 'b', 'c', 'd']
Vergleichen Sie dies mit dem Folgenden Ansatz:
a[:] = [s.strip() for s in a]
Letzteres erfordert das Erstellen und Zuweisen einer temporären Liste, was im Vergleich zur direkten Änderung rechenintensiv sein kann.
Achtung: Länge wird aktualisiert
Während eine direkte Wertmutation zulässig ist, kann eine Änderung der Länge der Liste zu Problemen führen. Das Löschen von Elementen während der Iteration kann beispielsweise zu einer falschen Indizierung führen:
b = ['a', ' b', 'c ', ' d '] for i, s in enumerate(b): if s.strip() != b[i]: # Check for whitespace del b[i] print(b) # ['a', 'c '] # Incorrect result
Effektives Löschen während der Schleife
Um Einträge während der Iteration effektiv an Ort und Stelle zu löschen, sollten Sie Folgendes in Betracht ziehen Der folgende Ansatz:
b = ['a', ' b', 'c ', ' d '] b[:] = [entry for entry in b if entry.strip() == entry] print(b) # ['a'] # Correct result
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es zwar möglich ist, Listeneinträge während einer for-Schleife durch den In-Place-Wert zu ändern Aufgrund einer Mutation ist es wichtig, beim Ändern der Listenlänge Vorsicht walten zu lassen, um unerwartete Folgen zu vermeiden. Insbesondere das Löschen von Einträgen erfordert eine besondere Behandlung, um die Integrität der Iteration aufrechtzuerhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst das Ändern von Listeneinträgen während der Iteration sicher und wie kann ich es richtig machen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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