


Warum geben Pythons Mutating-List-Methoden „Keine“ zurück?
Viele Python-Listenmethoden, einschließlich Anhängen, Sortieren, Erweitern, Entfernen, Löschen und Umkehren, nach dem Ändern der Liste None zurückgeben. Diese Designwahl hat Fragen zu ihrer Begründung und möglichen Nachteilen aufgeworfen.
Gemäß den Designprinzipien von Python sollten Funktionen, die ein Objekt an Ort und Stelle mutieren, None zurückgeben. Dies unterstreicht, dass die Operation am vorhandenen Objekt ausgeführt wird, anstatt ein neues zu erstellen.
Guido van Rossum, der Erfinder von Python, erklärt die Gründe für diese Entscheidung:
- Verkettung seiten- Von Auswirkungen auf ein einzelnes Objekt wird abgeraten, da es die Lesbarkeit des Codes erschweren kann.
- Die Verwendung von None in Rückgabeanweisungen hilft zu verdeutlichen, dass diese Methoden nur das ändern Originalobjekt und erzeugen keinen neuen Wert.
Während einige argumentieren, dass dieses Design die „Verkettung“ der Listenverarbeitung behindert, glaubt Rossum, dass es die Lesbarkeit des Codes verbessert und deutlich macht, dass dies bei nachfolgenden Vorgängen der Fall ist auf dasselbe Objekt angewendet.
Er kontrastiert dies mit Verkettungsoperationen, die neue Werte zurückgeben, wie z. B. String-Verarbeitungsoperationen, die er für geeignet hält Verkettung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entscheidung, None aus Pythons Mutationslistenmethoden zurückzugeben, auf dem Entwurfsprinzip der Unterscheidung zwischen Operationen, die ein Objekt direkt ändern, und solchen, die einen neuen Wert zurückgeben, basiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum geben die In-Place-Listenmethoden von Python 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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