


Verwenden von Listenverständnissen für Nebenwirkungen: Eine nicht-pythonische Praxis
Pythons Listenverständnisse sind leistungsstarke Werkzeuge zum Erstellen neuer Listen basierend auf vorhandenen Iterables . Obwohl sie eine prägnante und ausdrucksstarke Syntax bieten, gilt die Verwendung von Listenverständnissen ausschließlich wegen ihrer Nebenwirkungen als anti-pythonisch.
Das Problem
Stellen Sie sich eine Funktion vor, die Nebenwirkungen wie z B. das Drucken auf dem Bildschirm, das Aktualisieren einer GUI oder das Schreiben in eine Datei. Es gibt einen Wert zurück, aber der Wert ist normalerweise nicht von Interesse.
def fun_with_side_effects(x): ...side effects... return y
Man könnte versucht sein, ein Listenverständnis zu verwenden, um diese Funktion wegen ihrer Nebenwirkungen aufzurufen, wie folgt:
[fun_with_side_effects(x) for x in y if (...conditions...)]
Beachten Sie, dass die resultierende Liste keiner Variablen zugewiesen ist.
Das Anti-Pythonic Natur
Von der Verwendung von Listenverständnissen auf diese Weise wird aus mehreren Gründen dringend abgeraten:
- Ineffizienz: Das Erstellen der Zwischenliste kann teuer sein, insbesondere wenn Das Iterable ist groß. Die Liste wird erstellt, aber sofort verworfen, was zu einer Verschwendung von Ressourcen führt.
- Unidiomatisch: Erfahrene Python-Entwickler bevorzugen die Verwendung expliziter for-Schleifen für Vorgänge mit Nebeneffekten. Listenverständnisse werden im Allgemeinen zum Erstellen neuer Werte verwendet.
- Verwirrung: Durch das Verwerfen der Liste kann die Absicht des Codes für andere Programmierer unklar werden. Es ist vorzuziehen, Nebenwirkungen explizit zu machen.
Der bevorzugte Ansatz
Der bevorzugte Ansatz besteht darin, eine for-Schleife zu verwenden, um über das Iterierbare zu iterieren und das aufzurufen Nebenwirkungsfunktion nur bei Bedarf:
for x in y: if (...conditions...): fun_with_side_effects(x)
Dieser Ansatz ist effizienter, idiomatischer und weniger verwirrend. Dies ist ein klarer Hinweis darauf, dass die Funktion hauptsächlich wegen ihrer Nebenwirkungen aufgerufen wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWird die Verwendung von Listenverständnissen für Nebenwirkungen in Python als schlechte Praxis angesehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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