목록 제거 중 반복 수정 이해
아래 Python 코드는 목록에서 대체 요소를 제거하기 위한 것입니다.
a = list(range(10)) remove = False for b in a: if remove: a.remove(b) remove = not remove print(a)
그러나 예상치 못한 [0, 2, 3, 5, 6, 8, [0, 2, 4, 6, 8] 대신 9]. 이는 반복 프로세스의 동적 특성에서 비롯됩니다.
출력 값이 [0, 2, 3, 5, 6, 8, 9]인 이유:
루프가 a의 요소를 반복하면서 특정 요소를 제거하여 목록을 수정합니다. 이는 기본 반복기에 영향을 미치며 출력의 제거 패턴을 설명합니다. 단계별 분석은 다음과 같습니다.
- 반복자는 a[0] = 0에서 시작합니다. 처음에는 제거가 False이므로 요소가 제거되지 않습니다.
- 반복자는 다음으로 이동합니다. a[1] = 1. 제거가 True로 설정되어 a[1]이 제거됩니다.
- 반복자는 a[2] =로 진행됩니다. 2. 이제 제거는 False이므로 a[2]는 목록에 남아 있습니다.
- 반복자는 a[3] =로 진행됩니다. 3. 제거는 다시 True이므로 a[3]이 제거됩니다.
- 이 작업은 루프가 완료될 때까지 대체 요소를 건너뛰면서 계속됩니다.
오류 없음 메시지:
Python은 언어가 성능을 우선시하므로 수정된 반복자와 관련하여 오류를 발생시키지 않습니다. 가능한 모든 반복 수정 사항을 감지하고 처리하려면 상당한 오버헤드가 발생합니다. 따라서 Python은 이러한 상황에서 명시적인 오류 메시지보다 런타임 속도를 선호합니다.
이전 Python 버전과의 일관성:
여기에 설명된 동작은 Python 버전 전체에서 일관되었습니다. 1.4로 돌아갑니다. 이러한 방식으로 반복 수정을 처리하는 것은 가변 시퀀스 구현의 본질적인 기능입니다.
위 내용은 Python에서 반복하는 동안 목록에서 요소를 제거하면 예기치 않은 결과가 생성되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

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NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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