ループ後の Python の 'else' を理解する
Python では、'for' ループと 'while' ループに続く 'else' ステートメントは、特定の目的。これは、ループが「break」ステートメントに遭遇することなく正常に完了した後、コードのブロックが実行されることを示します。
次のコード例を考えてみましょう。
for i in range(10): print(i) if i == 9: print("Too big - I'm giving up!") break else: print("Completed successfully")
この例では、' for ループは、0 から 9 までの数値の範囲を繰り返します。ループ内の 'if' ステートメントは、'i' の値が 9 に等しいかどうかをチェックします。したがって、「if」ブロック内の print ステートメントが実行され、「break」ステートメントが発行されてループが終了します。ただし、「if」条件が満たされない場合は、「else」ブロックが実行されます。
このコンテキストの「else」ステートメントは、ループがエラーに遭遇せずに完了した場合にのみ実行されることを示唆しています。 「ブレイク」ステートメント。これにより、ループが正常に完了した場合に実行されるアクションと、ループが早期に終了した場合に実行されるアクションを区別する、明確かつ簡潔なコードが可能になります。
比較すると、' continue' または ' continuewith' を使用すると機能しません。同じ目的です。 「Continue」は、ループの現在の反復内の残りのステートメントを単純にスキップし、次の反復に進みます。 「Continuewith」は Python では有効なステートメントではありません。
Python での「else」ステートメントの使用目的を理解することで、開発者はコードを効果的に構造化してさまざまな実行シナリオを処理し、コードの可読性と保守性を向上させることができます。アプリケーション。
以上がPython のループ `else` ブロックはいつ実行されますか?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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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