


Pourquoi les méthodes de mutation de liste de Python renvoient-elles « Aucune » ?
Pourquoi les méthodes de liste de mutation de Python ne renvoient aucun
En Python, les opérations qui modifient les listes, telles que l'ajout, le tri, l'extension, la suppression, l'effacement , et inversement, renvoie étonnamment None au lieu de la liste mise à jour. Cette décision de conception a suscité curiosité et débat.
Guido van Rossum, le dictateur bienveillant pour la vie (BDFL) de Python, explique que ce principe découle de considérations de style de codage. Certains langages préfèrent enchaîner plusieurs effets secondaires sur un seul objet, comme dans x.compress().chop(y).sort(z).
Van Rossum pense que cet enchaînement peut gêner la lisibilité pour les lecteurs peu familiers avec les méthodes. impliqué. Il préfère un style plus explicite où les effets secondaires sont séparés et appliqués directement à l'objet :
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
Cette approche indique clairement quel objet est modifié, favorisant ainsi la compréhension.
Réserves de Van Rossum chaînage pour les opérations qui renvoient de nouvelles valeurs, telles que les opérations de traitement de chaînes où le résultat est une chaîne transformée, comme dans :
y = x.rstrip("\n").split(":").lower()
Cette décision de conception a été délibérément mise en œuvre pour décourager le chaînage de les appels d’effets secondaires et soulignent la distinction entre les modifications sur place et les opérations qui renvoient de nouveaux objets. Bien que cela puisse parfois sembler gênant, cela favorise la clarté et la cohérence du style de codage Python.
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!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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