Python でのリストの圧縮: サイズの不一致の明確化
複数のリストを一緒に圧縮しようとすると、結果のリストのサイズに関して予期しない動作が発生する可能性があります。この記事では、よくある誤解に対処し、Python で zip() がどのように機能するかを明確に理解します。
最初、サイズ 20 の 3 つのリストを圧縮しようとするプログラムは、サイズ 3 の結果リストを予期する可能性があります。ただし、結果の zipall リストには 20 個の要素が含まれます。この不一致は、zip() がリストを連結しないために発生します。代わりに、タプルのリストが作成されます。各タプルには、元のリストの対応する要素が含まれます。
次の例を考えてみましょう。
a = b = c = range(20) zipall = zip(a, b, c)
出力 zipall リストには、それぞれ 20 個の要素が含まれます。要素は次の形式のタプルです (a_element, b_element, c_element):
[(0, 0, 0), (1, 1, 1), ... (17, 17, 17), (18, 18, 18), (19, 19, 19)]
したがって、各タプル内の要素の数を決定するには、次のいずれかの要素の長さを調べることができます。
len(zipall[0])
これは、次の長さを返します。 3、各タプルに 3 つの要素が含まれていることを示します。
元のリストが空の場合、len(zipall) 式は空のリストには圧縮する要素がないため、0 が返されます。
以上がPython でリストを圧縮すると、連結リストではなくタプルのリストが作成されるのはなぜですか?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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