


Comprendre la différence entre " =" et " " :
En Python, vous avez peut-être rencontré les opérateurs " =" et " , " qui peuvent paraître interchangeables. Cependant, dans certains scénarios, ils présentent des différences subtiles qui méritent une clarification.
Quand " =" diverge de " "
La distinction entre " =" et " " réside dans l'invocation de la méthode, ils se déclenchent en coulisses. " =" appelle la méthode iadd de l'objet du côté gauche, tandis que " " appelle la méthode add ou radd dans des cas spécifiques.
Objets mutables et immuables :
La principale différence réside dans le type d'objet manipulé. Les objets mutables sont ceux qui peuvent être modifiés sur place, alors que les objets immuables ne le peuvent pas.
Pour les objets immuables, comme les nombres ou les chaînes, iadd et add renvoie de nouvelles instances. Cependant, iadd réaffecte la nouvelle instance au même nom que l'objet d'origine. C'est pourquoi i = 1 et i = i 1 sont équivalents pour les types immuables.
Pour les objets mutables, comme les listes ou les dictionnaires, le comportement diffère. iadd modifie l'objet existant en place, tandis que add renvoie un nouvel objet. Par exemple, considérons le code suivant :
a = [1, 2, 3] b = a b += [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3, 1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Ici, iadd (déclenché par =) modifie la liste b, qui est la même liste référencée par a, ce qui donne à la fois a et b ayant la même valeur étendue.
En revanche, si on utilisait ajouter à la place :
a = [1, 2, 3] b = a b = b + [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
add crée une nouvelle liste et l'attribue à b. Puisque a et b sont des objets distincts, la modification de b n'affecte pas a.
Notes supplémentaires :
- Dans certains scénarios, radd peut être invoqué à la place de __add__.
- Le comportement de iadd et add peut être personnalisé en sous-classant et en implémentant ces méthodes.
En comprenant ces différences nuancées entre " =" et " ," vous pouvez exploiter la puissance de Python pour manipuler des objets avec précision et efficacité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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