副作用に対するリスト内包表記の使用: 非 Python の実践
Python のリスト内包表記は、既存の反復可能オブジェクトに基づいて新しいリストを作成するための強力なツールです。これらは簡潔で表現力豊かな構文を提供しますが、副作用のためだけにリスト内包表記を使用することは反 Python 的であると考えられます。
問題
次のような副作用を実行する関数を考えてみましょう。画面への印刷、GUI の更新、ファイルへの書き込みなど。これは値を返しますが、通常、その値は重要ではありません。
def fun_with_side_effects(x): ...side effects... return y
次のように、副作用のためにリスト内包表記を使用してこの関数を呼び出したくなるかもしれません。
[fun_with_side_effects(x) for x in y if (...conditions...)]
結果のリストは変数に割り当てられないことに注意してください。
The Anti-Pythonic自然
この方法でリスト内包表記を使用することは、いくつかの理由から強く推奨されません:
- 非効率: 中間リストの作成は、特に次の場合にコストがかかる可能性があります。イテラブルが大きいです。リストは作成されますが、すぐに破棄されるため、リソースが無駄になります。
- Unidiomatic: 経験豊富な Python 開発者は、副作用のある操作のために明示的な for ループを使用することを好みます。リスト内包表記は通常、新しい値を作成するために使用されます。
- 混乱: リストを破棄すると、コードの意図が他のプログラマにとって不明瞭になる可能性があります。副作用を明示することをお勧めします。
推奨されるアプローチ
推奨されるアプローチは、for ループを使用して反復可能オブジェクトを反復処理し、必要な場合にのみ副作用を引き起こす関数:
for x in y: if (...conditions...): fun_with_side_effects(x)
このアプローチはより効率的で慣用的であり、より少ないものです。混乱する。これは、関数が主に副作用のために呼び出されていることを明確に示しています。
以上がPython で副作用にリスト内包表記を使用することは悪い習慣とみなされますか?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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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