Python の "i = x" と "i = i x" の微妙な違い
Python では、代入演算子 "=変数に値を割り当てます。ただし、拡張代入演算子 " =" は、変更されるオブジェクトのタイプに応じて動作が若干異なります。
違いを理解する鍵は、マジック メソッド「__iadd__」にあります。そして「__追加__」。拡張代入演算子が使用される場合は「__iadd__」が呼び出され、通常の「 " 演算子が使用される場合は「__add__」が呼び出されます。
可変オブジェクトと不変オブジェクト
" =" と " " の主な違いは、可変オブジェクトと不変オブジェクトを扱うときに明らかになります。不変オブジェクトは変更できないため、通常、そのマジック メソッドは新しいインスタンスを返します。一方、変更可能なオブジェクトは変更でき、そのマジック メソッドは通常、オブジェクト自体を変更します。
不変オブジェクト (整数など) の場合
の場合整数のような不変オブジェクトでは、「 」と「 」の両方が同じ効果を持ちます。新しい整数を作成し、それを変数に割り当てます。例:
i = 1 i += 1 # Same as i = i + 1
可変オブジェクト (リストなど) の場合
リストのような可変オブジェクトの場合、「 」の動作は「 」とは異なります。次の例を考えてみましょう:
a = [1, 2, 3] b = a b += [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3, 1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
この場合、「 =」を使用すると、リスト「b」がその場で変更されます。 "a" と "b" はどちらも同じ変更されたリストを指すようになりました。
これを次のように比較してください。
a = [1, 2, 3] b = a b = b + [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
ここで、" " を使用すると、新しいリストが作成されます。 、「b」に割り当てられます。 "a" は元のリストを指しているため、影響を受けません。
結論
要約すると、" =" と " " のどちらを選択するかは、リストのタイプによって異なります。オブジェクトが割り当てられています。不変オブジェクトの場合、両方の演算子は同等です。可変オブジェクトの場合、「 」はオブジェクトをその場で変更し、「 」はコピーを作成します。
以上がPython の「i = x」と「i = i x」の微妙な違いは何ですか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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