


Modifier une liste lors d'une itération
Lorsque vous travaillez avec des listes en Python, il est impératif de comprendre les conséquences de leur modification lors d'une boucle. Considérez le code suivant :
l = range(100) for i in l: print(i) print(l.pop(0)) print(l.pop(0))
De façon inattendue, ce code produit une sortie incorrecte. Pourquoi cela se produit-il ?
Lorsqu'il parcourt une liste en Python, l'itérateur se souvient de la position actuelle et l'utilise pour parcourir les éléments. Cependant, si la liste est modifiée lors de l'itération, la mémoire de l'itérateur n'est pas mise à jour. En conséquence, la boucle peut sauter ou dupliquer des éléments.
Dans l'exemple ci-dessus, l.pop(0) supprime le premier élément de la liste. La boucle continue donc jusqu'au deuxième élément, mais l'itérateur se souvient toujours du premier élément. Cela conduit la boucle à imprimer deux fois le premier élément.
Pour éviter ce problème, il est crucial de ne jamais modifier la liste lors de l'itération. Au lieu de cela, vous pouvez utiliser une variable temporaire ou une copie de la liste pour les modifications.
Vous pouvez également envisager d'utiliser une boucle while avec une variable d'index, comme dans cet exemple :
i = 0 while i <p>Cette méthode garantit que la boucle parcourt correctement la liste, même si des éléments sont supprimés au cours du processus.</p>
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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