


Apakah perbezaan antara senarai dan tupel dalam Python?
Senarai dan tupel dalam Python ialah dua struktur data yang biasa digunakan, kedua-duanya boleh digunakan untuk menyimpan satu set data. Walau bagaimanapun, mereka mempunyai beberapa perbezaan penting dalam penciptaan, operasi dan penggunaannya.
Pertama, senarai dibuat menggunakan kurungan segi empat sama [], manakala tupel dibuat menggunakan kurungan bulat (). Contohnya:
# 创建一个列表 list_example = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个元组 tuple_example = (1, 2, 3, 4, 5)
Perbezaan 1: Kebolehubahan (Mutable vs. Immutable)
Senarai boleh berubah (Mutable), yang bermaksud bahawa kita boleh mengubah suai elemen dalam senarai dengan mengindeks, atau dengan menambah atau mengalih keluar elemen senarai. Sebagai contoh:
# 修改列表中的元素 list_example[0] = 10 # 添加一个元素到列表末尾 list_example.append(6) # 删除列表中的元素 del list_example[1]
Dan tuple tidak boleh diubah (Tidak boleh diubah setelah dicipta, elemennya tidak boleh diubah suai). Percubaan untuk mengubah suai elemen dalam tuple menimbulkan TypeError. Contohnya:
# 尝试修改元组中的元素 tuple_example[0] = 10 # TypeError
Perlu diingat bahawa walaupun tupel tidak berubah, jika tupel mengandungi objek boleh ubah, sifat objek boleh berubah boleh diubah suai. Ini bermakna unsur-unsur dalam tuple boleh menjadi objek boleh ubah seperti senarai. Contohnya:
# 创建一个包含可变对象的元组 tuple_example = ([1, 2, 3], 4, 5) # 修改元组中的列表的元素 tuple_example[0][0] = 10
Perbezaan 2: Prestasi (Prestasi)
Memandangkan tupel tidak berubah, ia boleh dioptimumkan untuk meningkatkan prestasi selepas penciptaan. Tuple lebih ringan daripada senarai, jadi dalam senario di mana data perlu dilindungi daripada pengubahsuaian, menggunakan tupel boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan program.
Perbezaan 3: Senario penggunaan
Senarai dan tupel juga mempunyai senario penggunaan yang berbeza. Biasanya, senarai digunakan untuk menyimpan satu siri data yang perlu diubah secara dinamik, manakala tupel digunakan untuk menyimpan satu siri data yang perlu kekal tidak berubah, seperti koordinat, warna, tarikh, dsb.
Apabila kita perlu menyimpan satu set data dalam program dan mengharapkan dapat mengubah suai elemen, menggunakan senarai adalah pilihan yang baik. Contohnya, untuk menyimpan maklumat pengguna, kita mungkin perlu membaca daripada pangkalan data dan mengemas kini data dengan mengubah suainya.
Apabila kita perlu menggunakan set data yang tidak boleh diubah dalam program, menggunakan tupel adalah pilihan yang lebih sesuai. Contohnya, menghantar berbilang nilai pulangan antara fungsi, menentukan pasangan nilai kunci kamus, atau sebagai elemen set, dsb.
Ringkasnya, terdapat beberapa perbezaan dalam penciptaan, pengendalian dan penggunaan senarai dan tupel. Bergantung pada keperluan khusus, kita boleh memilih senarai atau tupel untuk menyimpan dan memproses data. Memahami perbezaan mereka boleh membantu kami menggunakan ciri mereka dengan lebih baik dan meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan kod tersebut.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara senarai dan tupel dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
