Python 文字列可変性の幻想: A " " B
Python 文字列は不変であることで広く知られています。ただし、「 " b を含む、あなたが提供したコード例では、この基本的なプロパティについて疑問が生じます。この一見矛盾した動作の背後にある説明を詳しく見てみましょう。
変数の物語
文字列を変数 (a = "Dog" など) に割り当てると、メモリ内にその文字列への参照を作成するだけです。変数は文字列自体のコピーを所有または保持しません。むしろそれを指します。これは、Python における文字列の不変性の本質です。
新しいオブジェクトの魔法
あなたが言及したコードでは、" " b を書くと、不変ではありません。 a または b が指す文字列を変更します。代わりに、両方の文字列を連結した新しい文字列を作成します。この新しく作成された文字列は、元の文字列をそのまま残したまま、新しい参照に割り当てられます。
変数の再割り当て
ここで重要な点は、次のコード行です。
a = a + " " + b + " " + c
この行は、 a が以前に指した文字列を変更するのではなく、作成したばかりの新しい文字列を指すように a を再割り当てします。したがって、 a は連結された文字列「犬はおやつを食べる」を指しますが、元の「犬」文字列は変更されません。
結論
次のように見えるかもしれませんが、文字列「Dog」は変更されていますが、実際には、Python はプロセス全体を通じて新しい文字列を作成して割り当てています。文字列の不変性はそのまま維持され、文字列が作成されるとその内容は変更できなくなります。
以上がPython の文字列連結が文字列を変更しているように見えるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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