Merge メソッド: 1. " " 演算子を使用してマージします。構文は "list1 list2" です。 2. extend() を使用してマージします。構文は "list_1.extend(list2)" です。 3.アスタリスクを使用してマージします。構文は「[*list_1,*list2]」です。 4. チェーン関数を使用してマージします。構文は「list(chain(list1,list2))」です。 5. Reduce を使用してマージします。構文は「reduce(add, (リスト1,リスト2))」。
このチュートリアルの動作環境: Windows7 システム、Python3 バージョン、DELL G3 コンピューター
5 を統合Python メソッドのリスト
#1. リストを直接追加する
Python でリストを結合する最も簡単な方法は、次に示すように演算子を直接使用することです。次の例では、:
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_leaders_list = leaders_1 + leaders_2 + leaders_3 print(full_leaders_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
さらに、= 演算子はリストもサポートしています。しかし、ここからが興味深いことになります。次の例を参照してください。
A = B = [1, 2, 3] A += [4] print(A, B) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] A = A + [5] print(A, B) # [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4]
上記のコードは、特に Python 初心者にとってはわかりにくいかもしれません。
なぜ最初は A が B と等しくなるのに、2 回目では等しくないのですか?
ここにクラスの課題を残してください。すべての生徒が授業後に理由を見つけられることを願っています~
2. リストを展開します
Except = 演算子、リストの結合を使用する簡単な方法は、extend() メソッドを使用することです。
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.extend(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates']
ちなみに、Python でリストを扱う場合は、append() という別のメソッドもよく使われます。
前の例のメソッドを変更するとどうなるかを見てみましょう:
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_1.append(leaders_2) print(leaders_1) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', ['Yang Zhou', 'Bill Gates']]
上で示したように、append() は新しい項目をリストに追加し、extend() Join はリストに新しい項目を追加します。リストと他のリスト。
3. リストをアスタリスクと結合する
Python の最も素晴らしいトリックの 1 つは、スタリスクを使用することです。アスタリスクを使用すると、リストを解凍してまとめることができます。これは、Python でマージされたリストを実装するための、めまいのする (おそらく少し独善的な) 方法です。
leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = [*leaders_1, *leaders_2, *leaders_3] print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
4. チェーン関数によるリストのマージ
Itertools モジュールのchain 関数は、Python で反復オブジェクトをマージする特別な方法です。一連の反復をグループ化し、結合された反復を返します。リストは反復的でもあるため、chain 関数を使用してリストをマージすることもできます:
from itertools import chain leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang Zhou', 'Bill Gates'] leaders_3 = ['Jeff Bezos', 'Warren Buffet'] full_list = list(chain(leaders_1,leaders_2,leaders_3)) print(full_list) # ['Elon Mask', 'Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Bill Gates', 'Jeff Bezos', 'Warren Buffet']
5. Reduce 関数を使用してリストをマージします
Python は怠惰なユーザーにとって利点があります人々。私にとって、マージするリストが多すぎるときに書きすぎるのは退屈なので、やりたくありません。この場合、高階関数である Reduce を使用できます。これもまた役に立ちます。
from operator import add from functools import reduce A = [99, 2] B = [0, 5, 1] C = [2077, 2021] D = [0] L = reduce(add, (A, B, C, D)) print(L) # [99, 2, 0, 5, 1, 2077, 2021, 0]
要約
Python でのリストの結合操作は次のとおりです。少なくとも5つの方法があります。必ずしも毎回異なる選択をする必要はありません。ただし、他の人のプログラムを読むと、必ず異なるコーディング スタイルに遭遇します。したがって、同じ操作に対してさまざまな方法を確認することは価値があります。少なくとも、Python の柔軟性と優雅さをそれらから感じることができます。
[関連する推奨事項: Python3 ビデオ チュートリアル]
以上がPythonで2つのリストをマージする方法の詳細内容です。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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