


Pemahaman Senarai dan Pengikat Semula Nama
Pemahaman senarai ialah sintaks ringkas untuk mencipta senarai dalam Python. Walau bagaimanapun, mereka menunjukkan tingkah laku yang tidak dijangka dalam interaksi dengan skop.
Pertimbangkan kod berikut:
x = "original value" squares = [x**2 for x in range(5)] print(x) # Prints 4 in Python 2!
Dalam contoh ini, pemahaman senarai mengikat semula pembolehubah x kepada nilai semasa daripada lelaran julat(5). Tingkah laku ini dikenali sebagai pengikatan semula nama.
Sebab Pengikat Semula Nama
Dalam Python 2, pemahaman senarai dilaksanakan secara berbeza daripada ungkapan penjana. Pemahaman senarai telah dioptimumkan untuk kelajuan dengan membocorkan pembolehubah kawalan gelung ke dalam skop sekeliling. Ekspresi penjana, sebaliknya, menggunakan bingkai pelaksanaan yang berasingan, menghalang kebocoran ini.
Perubahan Python 3
Dalam Python 3, perbezaan ini telah dialih keluar. Senarai pemahaman kini menggunakan pelaksanaan yang sama seperti ungkapan penjana. Akibatnya, penjilidan semula nama tidak lagi berlaku dalam Python 3.
Akibat
Penikatan semula nama boleh membawa kepada tingkah laku dan ralat yang tidak dijangka, terutamanya dalam kes di mana nama pembolehubah yang sama digunakan dalam kedua-dua pemahaman senarai dan skop sekeliling. Seperti yang dinyatakan dalam soalan, ia boleh dikurangkan dengan menggunakan awalan garis bawah untuk pembolehubah sementara dalam pemahaman senarai.
Guido van Rossum, pencipta Python, menjelaskan sejarah di sebalik perubahan ini: Dalam Python 2, pemahaman senarai bocor pembolehubah kawalan gelung sebagai artifak pelaksanaan awal untuk mengoptimumkan prestasi. Walau bagaimanapun, dalam Python 3, ini dianggap sebagai rahsia kecil yang kotor yang harus diperbaiki dengan menggunakan strategi pelaksanaan yang sama seperti ungkapan penjana.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Pemahaman Senarai Python 2 Mengikat Semula Pembolehubah, dan Bagaimana Python 3 Mengubah Ini?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
