


複数の値がリストに属していることを確認する方法
質問:
リストに複数の値が存在するかどうかを確認したいのですが、次のコードは予期しない結果を生成します:
'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar']
このコードが意図したとおりに機能しないのはなぜですか?複数の値のメンバーシップを効率的に確認するにはどうすればよいですか?
答え:
Python は、コード スニペットを目的のリストのメンバーシップ テストとしてではなく、タプルの比較として解釈します。複数の値の存在を正しくテストするには、次のアプローチを使用します。
all(x in container for x in items)
ここで、container はテスト対象のリストまたはその他のシーケンスであり、items は検索する値を含む反復可能です。
追加の考慮事項:
- 速度テスト: 上記のアプローチはほとんどの場合に適切に実行されますが、リストをセットに変換するとより高速な結果が得られる場合があります。ただし、この変換が常に価値があるとは限りません。ベンチマークは、速度の利点が入力のサイズとタイプに応じて異なることを示しています。
- セットの考慮事項: セットはハッシュ可能な要素の包含チェックを高速化できますが、その作成にはメモリ オーバーヘッドが必要です。ジェネレーターは代替手段を提供し、ハッシュ化不可能な要素を含む大規模なデータセットの場合により効率的です。
結論:
all(x in コンテナー for x in items) メソッドは、リストまたは他のコンテナー内の複数の値のメンバーシップを確認するための多用途かつ効率的なソリューションです。特定のニーズに応じて、セットに変換するかジェネレーターを使用すると、パフォーマンスがさらに最適化される場合があります。
以上が[\'b\', \'a\', \'foo\', \'bar\']\ の \'(\'a\', \'b\') が次のように機能しないのはなぜですかリスト内の複数の値をチェックすることが期待されていますか?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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