


Pourquoi les méthodes de modification de liste de Python ne renvoient-elles aucun ?
Les méthodes de modification de liste de Python, telles que append, sort et extend, ont le comportement particulier de renvoyer Aucun plutôt que la liste modifiée elle-même. Cette décision de conception a suscité la curiosité des programmeurs.
En Java, par exemple, list.sort() renvoie la liste triée, permettant aux développeurs d'enchaîner facilement les appels de méthode. Mais en Python, ce chaînage n'est pas possible, ce qui soulève la question : pourquoi les concepteurs de Python ont-ils fait ce choix ?
Principe de conception : mettre l'accent sur la modification sur place
L’un des principes fondamentaux de conception de Python est que les fonctions qui modifient les objets sur place ne doivent renvoyer aucun. Cela indique subtilement qu'aucun nouvel objet n'est renvoyé.
Perspective de Guido van Rossum
Guido van Rossum, le créateur de Python, a expliqué la justification de cette décision concernant Python. -Liste de diffusion des développeurs. Il suggère que le renvoi de None décourage la « menace pour la lisibilité » posée par l'enchaînement de plusieurs appels à effets secondaires.
Dans l'exemple suivant, le formulaire d'enchaînement :
x.compress().chop(y).sort(z)
nécessite une connaissance approfondie de chaque méthode de la chaîne. La deuxième forme :
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
est plus explicite, précisant que chaque méthode agit sur le même objet. Cela permet de maintenir la clarté du code, en particulier lorsque vous travaillez avec des classes ou des méthodes inconnues.
Exceptions à la règle
Alors que le principe général concerne les modifications sur place pour renvoyer Aucun, il y a des exceptions :
- Opérations qui renvoient de nouvelles valeurs, telles que les opérations de traitement de chaînes, comme rstrip() et split(), renvoie la chaîne modifiée ou traitée, permettant le chaînage.
Cependant, comme le note van Rossum, il est important de limiter le chaînage aux opérations qui renvoient de nouvelles valeurs pour éviter toute confusion et problèmes de lisibilité.
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!

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.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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