Python 목록에서 여러 값의 멤버십 테스트
Python에서 'in'을 사용하여 목록에서 여러 값의 멤버십 테스트 연산자를 사용하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 다음 예를 고려하십시오.
'a','b' in ['b', 'a', 'foo', 'bar'] ('a', True)
결과 'a', True는 'a'가 목록에 있음을 나타내지만 'b'도 존재하는지 여부는 지정하지 않습니다. 이는 Python이 'in' 표현식을 튜플로 처리하여 위와 같은 결과가 출력되기 때문입니다.
목록에 'a'와 'b'가 모두 있는지 정확하게 확인하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 접근 방식:
all(x in ['b', 'a', 'foo', 'bar'] for x in ['a', 'b']) True
이 표현식은 목록 ['a', 'b']의 모든 요소가 컨테이너 ['b', 'a', 'foo', 'bar'에 포함되어 있음을 보장합니다. ]. 요소 중 하나라도 없으면 표현식은 False를 반환합니다.
대체 옵션
'all' 함수 외에도 이 확인을 수행하는 다른 방법이 있습니다. , 그러나 '모두' 접근 방식만큼 다재다능하지 않을 수 있습니다.
- 교집합 설정: 집합은 'issubset' 방법을 사용하여 멤버십을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 세트에는 해시 가능한 요소만 포함될 수 있으므로 특정 유형의 데이터에 대한 적용이 제한됩니다.
- 생성기 표현식: 생성기 표현식을 사용하면 'all'과 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 모든 유형의 입력을 효과적으로 처리할 수는 없습니다.
속도 고려 사항
특정 상황에서는 하위 집합 테스트가 '전체' 테스트보다 빠를 수 있습니다. 특히 용기와 시험 품목이 작은 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 전체 속도 차이는 부분 집합 테스트의 압도적인 사용을 정당화할 만큼 크지 않습니다.
'in'의 동작은 왼쪽 인수의 유형에 따라 다르다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 문자열과 함께 'in'을 사용하면 소속 여부를 테스트하는 대신 값을 연결합니다.
목록에 있는 여러 값의 소속 여부를 테스트하기 위한 최선의 접근 방식을 선택하는 것은 특정 요구 사항, 관련된 데이터 유형에 따라 다릅니다. , 성능 고려 사항
위 내용은 Python 목록에서 여러 값의 멤버십을 정확하게 테스트하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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