Warum Listenmutationen in Python „Keine“ zurückgeben
Beim Bearbeiten von Python-Listen mit Methoden wie Anhängen, Sortieren, Erweitern, Entfernen, Löschen und Umkehren stößt man auf ein merkwürdiges Verhalten : Diese Operationen ändern die Liste direkt und geben „None“ anstelle der aktualisierten Liste zurück.
Diese Designwahl wurde durch ein grundlegendes Prinzip in Python bestimmt: Funktionen, die mutieren Ein vorhandenes Objekt sollte None zurückgeben. Dies unterstreicht die Tatsache, dass bei solchen Vorgängen kein neues Objekt erstellt wird.
Guido van Rossum, der Erfinder von Python, erläutert seine Gründe ausführlich auf der Python-Dev-Mailingliste. Er plädiert gegen die prägnante Verkettung von Nebenwirkungen auf ein einzelnes Objekt, da dies das Verständnis des Lesers für die Absicht des Codes verschleiern kann. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden Code:
x.compress().chop(y).sort(z)
Dies ist äquivalent zu:
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
Van Rossum behauptet, dass die zweite Form klarer ist, da sie explizit zeigt, dass jede Operation angewendet wird auf dieselbe Variable x.
Andererseits ist die Verwendung der Verkettung Operationen vorbehalten, die neue Werte zurückgeben, wie z. B. die Zeichenfolgenverarbeitung Operationen:
y = x.rstrip("\n").split(":").lower()
Obwohl bestimmte Bibliotheksmodule wie pstat die Verkettung von Nebeneffektaufrufen fördern können, behauptet Van Rossum, dass von dieser Praxis bei Neuzugängen zur Standardbibliothek abgeraten wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum geben Python-Listenmutationsmethoden „Keine' zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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