


Mutations de listes imbriquées : comprendre un comportement inattendu
En Python, les structures de données mutables telles que les listes peuvent se comporter de manière inattendue lorsqu'il s'agit d'imbrication. Prenons l'exemple où une liste de listes est créée :
xs = [[1] * 4] * 3
Cela initialise une structure de liste imbriquée où chaque sous-liste contient quatre éléments définis sur 1. Cependant, en modifiant l'une de ces valeurs les plus internes, comme indiqué ci-dessous :
xs[0][0] = 5
affecte tous les premiers éléments de chaque sous-liste, entraînant :
[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]
Cause du comportement inattendu
La racine du problème réside dans la façon dont l'opérateur * fonctionne lorsqu'il est appliqué à des objets. Dans ce cas, la ligne :
[[1] * 4] * 3
crée trois références à la même sous-liste [1] 4, plutôt que de créer trois copies indépendantes. En effet, opère sur le résultat de l'évaluation de l'expression [1] * 4, qui est une seule sous-liste. Par conséquent, toute modification apportée à cette sous-liste unique est reflétée dans toutes les références.
Résoudre le problème
Pour créer des sous-listes indépendantes, il est nécessaire de forcer une évaluation de la [1] * 4 expressions pour chaque sous-liste. Ceci peut être réalisé en utilisant une compréhension de liste, comme vu ci-dessous :
[[1]*4 for _ in range(3)]
Dans ce cas, l'expression [1]*4 est évaluée à chaque fois, ce qui entraîne la création de trois sous-listes distinctes et toute modification à une sous-liste n'affectera que cette sous-liste et pas les autres.
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!

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Python fournit une variété de façons de télécharger des fichiers à partir d'Internet, qui peuvent être téléchargés sur HTTP à l'aide du package ULLIB ou de la bibliothèque de demandes. Ce tutoriel expliquera comment utiliser ces bibliothèques pour télécharger des fichiers à partir des URL de Python. Bibliothèque de demandes Les demandes sont l'une des bibliothèques les plus populaires de Python. Il permet d'envoyer des demandes HTTP / 1.1 sans ajouter manuellement les chaînes de requête aux URL ou le codage de formulaire de post-données. La bibliothèque des demandes peut remplir de nombreuses fonctions, notamment: Ajouter des données de formulaire Ajouter un fichier en plusieurs parties Accéder aux données de réponse Python Faire une demande tête

Les fichiers PDF sont populaires pour leur compatibilité multiplateforme, avec du contenu et de la mise en page cohérents sur les systèmes d'exploitation, les appareils de lecture et les logiciels. Cependant, contrairement aux fichiers de texte brut de traitement Python, les fichiers PDF sont des fichiers binaires avec des structures plus complexes et contiennent des éléments tels que des polices, des couleurs et des images. Heureusement, il n'est pas difficile de traiter les fichiers PDF avec les modules externes de Python. Cet article utilisera le module PYPDF2 pour montrer comment ouvrir un fichier PDF, imprimer une page et extraire du texte. Pour la création et l'édition des fichiers PDF, veuillez vous référer à un autre tutoriel de moi. Préparation Le noyau réside dans l'utilisation du module externe PYPDF2. Tout d'abord, l'installez en utilisant PIP: pip is p

Ce tutoriel montre comment tirer parti de la mise en cache Redis pour augmenter les performances des applications Python, en particulier dans un cadre Django. Nous couvrirons l'installation redis, la configuration de Django et les comparaisons de performances pour mettre en évidence le bien

Le traitement du langage naturel (PNL) est le traitement automatique ou semi-automatique du langage humain. La PNL est étroitement liée à la linguistique et a des liens vers la recherche en sciences cognitives, psychologie, physiologie et mathématiques. En informatique

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire
