Warum Pythons Mutating-List-Methoden „Keine“ zurückgeben
In Python Operationen, die Listen ändern, z. B. Anhängen, Sortieren, Erweitern, Entfernen, Löschen und umgekehrt, geben überraschenderweise None anstelle der aktualisierten Liste zurück. Diese Designentscheidung hat Neugier und Debatten geweckt.
Guido van Rossum, Pythons Benevolent Dictator for Life (BDFL), erklärt, dass dieses Prinzip auf Überlegungen zum Codierungsstil zurückzuführen ist. Einige Sprachen bevorzugen die Verkettung mehrerer Nebenwirkungen auf ein einzelnes Objekt, wie in x.compress().chop(y).sort(z).
Van Rossum glaubt, dass diese Verkettung die Lesbarkeit für Leser beeinträchtigen kann, die mit den Methoden nicht vertraut sind beteiligt. Er bevorzugt einen expliziteren Stil, bei dem Nebenwirkungen getrennt und direkt auf das Objekt angewendet werden:
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
Dieser Ansatz macht deutlich, welches Objekt geändert wird, was das Verständnis fördert.
Van Rossum behält sich vor Verkettung für Vorgänge, die neue Werte zurückgeben, wie z. B. Zeichenfolgenverarbeitungsvorgänge, bei denen das Ergebnis eine transformierte Zeichenfolge ist, wie in:
y = x.rstrip("\n").split(":").lower()
Diese Entwurfsentscheidung wurde bewusst umgesetzt, um davon abzuschrecken Verkettung von Nebeneffektaufrufen und Betonung der Unterscheidung zwischen direkten Änderungen und Vorgängen, die neue Objekte zurückgeben. Auch wenn dies manchmal unbequem erscheinen mag, fördert es doch die Klarheit und Konsistenz des Python-Codierungsstils.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum geben Pythons List-Mutating-Methoden „None' zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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