リスト公開の代入演算子 =
Python では、= 演算子は、適用されるオブジェクトのタイプに応じて異なる機能を持ちます。リストで使用すると、予期しない動作がいくつか発生しますが、これは呼び出す基礎となる特別なメソッドを理解することで説明できます。
一般に、= はインプレース加算のために __iadd__ 特別なメソッドを呼び出そうとします。存在しない場合は、代わりに __add__ を使用します。
__iadd__ によるインプレース変更
可変型であるリストの場合、Python は __iadd__ メソッドを提供します。 = に遭遇すると、Python はリストの __iadd__ を呼び出し、変更して要素を追加できるようにします。
__add__ による新しいオブジェクトの作成
リストに __iadd__ メソッドがない場合、Python はデフォルトで__追加__に。このメソッドは、元のリストを変更するのではなく、新しいリストを作成します。その結果、 = は = を使用して新しいリストを割り当てたかのように動作します。
例と出力
質問内のコード例を参照してください:
class foo: bar = [] def __init__(self, x): self.bar += [x] class foo2: bar = [] def __init__(self, x): self.bar = self.bar + [x] f = foo(1) g = foo(2) print(f.bar) print(g.bar) f.bar += [3] print(f.bar) print(g.bar) f.bar = f.bar + [4] print(f.bar) print(g.bar) f = foo2(1) g = foo2(2) print(f.bar) print(g.bar)
出力:
[1, 2] [1, 2] [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3] [1] [2]
- 用foo では、__iadd__ と __add__ の両方が定義されていません。したがって、= は新しいリストを作成し、それを bar 属性に割り当てます。これはすべてのインスタンス間で共有されます。
- foo2 の場合、__add__ は定義されていますが、__iadd__ は定義されていません。その結果、= は新しいリストを作成し、共有リストを変更せずに bar 属性に割り当てます。
__iadd__ と __add__ の違いを理解することで、リストに対する = の動作を予測し、予期せぬ事態を防ぐことができます。
以上がPython の = 演算子はリストとその __iadd__ および __add__ メソッドでどのように動作しますか?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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