


Comment Python gère-t-il le passage par référence et le passage par valeur ?
Pass-by-Reference en Python : une explication complète
En Python, la transmission d'arguments aux fonctions se fait par référence, ce qui signifie que le paramètre passé est une référence à l'objet réel. Cependant, il est important de comprendre la distinction entre passer une référence par valeur et passer réellement par référence.
Passer une référence par valeur
En Python, les paramètres sont passés par valeur, ce qui signifie une copie de l'objet est affecté au paramètre dans la fonction. Cela a deux implications :
- Objets mutables : Si l'objet transmis est mutable (c'est-à-dire que son contenu peut être modifié), les modifications apportées à l'objet dans la fonction seront reflétées dans l'objet d'origine en dehors de la fonction. En effet, le paramètre de fonction et l'objet d'origine font référence au même objet sous-jacent en mémoire.
- Objets immuables : Pour les objets immuables (c'est-à-dire dont le contenu ne peut pas être modifié), l'objet d'origine ne peut pas être modifié depuis la fonction. En effet, le paramètre de la fonction est une copie de l'objet d'origine et les modifications apportées à la copie n'affectent pas l'original.
Simulation du passage par référence en Python
Bien que le véritable passage par référence ne soit pas directement pris en charge en Python, il existe plusieurs techniques pour le simuler :
- Renvoyer le nouveau Valeur : Une fonction peut renvoyer une nouvelle valeur qui remplace l'objet d'origine dans le contexte appelant. Bien qu'il ne s'agisse pas strictement d'un passage par référence, cela permet une modification efficace de l'objet d'origine.
- Utiliser un wrapper : Une classe ou une liste wrapper peut être utilisée pour contenir l'objet et le transmettre par référence. Les modifications apportées à l'objet dans la fonction affecteront l'objet d'origine car le wrapper est passé par valeur, et non par l'objet lui-même.
Exemple :
Le code suivant illustre le passage -référence avec un mutable (liste) et un immuable (string):
# Mutable List def modify_list(the_list): the_list.append('four') outer_list = ['one', 'two', 'three'] print("Before: ", outer_list) modify_list(outer_list) print("After: ", outer_list) # Immutable String def modify_string(the_string): the_string = 'In a kingdom by the sea' outer_string = 'It was many and many a year ago' print("Before: ", outer_string) modify_string(outer_string) print("After: ", outer_string)
Sortie :
Before: ['one', 'two', 'three'] After: ['one', 'two', 'three', 'four'] Before: It was many and many a year ago After: It was many and many a year ago
Comme on le voit dans la sortie, la liste est modifiée avec succès (passage par référence), tandis que la chaîne reste inchangée (passage -par valeur).
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!

Oui, YouCanConCatéNateListsusingaloopInpyThon.1) utilise la présence de la liste de listes de listes de la cime

THESOSTOFFICITSMETHODSFORCECATENATINATIONSLISTSInPYTHONARE: 1) theextend () MethodForin-PlaceModification, 2) itertools.chain ()

Pythonloopsincludeforand whilelolops, avec destiné lesquentiques et de ce qui est de la condition de repette.

PythonisBothPuledandandinterpreted.WhenyourUnapythonscript, itTISTISTROMPILEDInTOBYTECODODE, qui sehisthenexEcutedByThepythonVirtualMachine (PVM) .ThishybridAproachallowsForPlatform-indépendantcodebutCanbeleslowerThannatIveMineCodeeExExExecution.

Python n'est pas strictement en ligne ligne par ligne, mais est optimisée et conditionnelle en fonction du mécanisme d'interprète. L'interprète convertit le code en bytecode, exécuté par le PVM, et peut précompiler les expressions constantes ou optimiser les boucles. Comprendre ces mécanismes aide à optimiser le code et à améliorer l'efficacité.

Il existe de nombreuses méthodes pour connecter deux listes dans Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais inefficaces dans les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez l'opérateur = qui est à la fois efficace et lisible; 4. Utilisez la fonction itertools.chain, qui est efficace de la mémoire mais nécessite une importation supplémentaire; 5. Utilisez l'analyse de la liste, qui est élégante mais peut être trop complexe. La méthode de sélection doit être basée sur le contexte et les exigences du code.

Il existe de nombreuses façons de fusionner les listes Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais pas efficaces par la mémoire pour les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données; 4. Utiliser * l'opérateur, fusionner les listes de petites à moyennes dans une ligne de code; 5. Utilisez Numpy.concatenate, qui convient aux grands ensembles de données et scénarios avec des exigences de performance élevées; 6. Utilisez la méthode d'ajout, qui convient aux petites listes mais est inefficace. Lors de la sélection d'une méthode, vous devez considérer la taille de la liste et les scénarios d'application.

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