Python의 연결 할당 이해
"x = y = somefunction()"과 같은 표현으로 예시되는 Python의 연결 할당은 여러 순차 할당과의 동등성에 관한 토론("x = somefunction(); y = somefunction()"). 이 문제를 명확히 하기 위해 연결된 할당의 작동을 자세히 살펴보겠습니다.
연결된 할당에서는 가장 왼쪽 대상이 먼저 할당됩니다. 따라서 "x = y = somefunction()"은 다음과 같습니다.
temp = somefunction() x = temp y = temp
왼쪽 대상이 할당되기 전에 임시 변수 "temp"의 값을 수신하므로 이 순서가 중요합니다. 목표는 오른쪽. 이는 연결된 할당 함수의 디스어셈블리에서 분명합니다.
>>> def chained_assignment(): ... x = y = some_function() ... >>> import dis >>> dis.dis(chained_assignment) 2 0 LOAD_GLOBAL 0 (some_function) 3 CALL_FUNCTION 0 6 DUP_TOP 7 STORE_FAST 0 (x) 10 STORE_FAST 1 (y) 13 LOAD_CONST 0 (None) 16 RETURN_VALUE
함수에서 반환된 값은 먼저 "x"에 저장되고 그 다음 "y"에 저장됩니다.
이것은 연결된 할당의 동작을 이해하려면 이해가 중요합니다. 예를 들어, "x = y = []"와 같은 표현은 피해야 합니다. "x"와 "y"는 모두 동일한 목록을 참조하기 때문입니다. 대신 "x = []" 및 "y = []"와 같은 별도의 할당을 선호하여 고유한 목록을 만듭니다.
위 내용은 Python에서 연결 할당은 어떻게 작동하나요? 실제로 여러 순차 할당과 동일합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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