本篇文章给大家带来的内容是关于Python中序列增量赋值的简单介绍(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
增量赋值运算符有 += 和 *=。+= 背后的特殊方法是 __iadd__,如果一个类没有实现 __iadd__ 方法,Python 会退一步调用 __add__ 方法。这两个方法的区别在于,__iadd__ 为就地改动,不会改变原值的内存地址,而 __add__ 方法会得到一个新对象。
考虑下面一个表达式:
a += b
如果 a 实现了 __iadd__ 方法,a 会就地改动(内存地址不变)。如果 a 没有实现 __iadd__ 方法,那么 a += b 这个表达式的效果就变得跟 a = a + b 一样了,生成一个新的对象赋给 a。
总体来讲,可变序列一般都实现了 __iadd__ 方法,因此 += 是就地加法,而不可变序列根本就不支持这个操作。
*= 和 += 一样,只是背后的特殊方法为 __imul__。
a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6]print("id(a) = %d" % id(a)) a += bprint("id(a) = %d" % id(a)) c = [1, 2, 3]print("id(c) = %d" % id(c)) c = c + bprint("id(c) = %d" % id(c)) d = (1, 2, 3)print("id(d) = %d" % id(d)) d *= 2print("id(d) = %d" % id(d))
运行结果如下:
id(a) = 1298277978824 id(a) = 1298277978824 id(c) = 1298277978696 id(c) = 1298277978632 id(d) = 1298277972872 id(d) = 1298277136616
了解了序列的增量赋值,我们来看 Leonardo Rochael 在 2013 年的 Python 巴西会议上提到的谜题:
t = (1, 2, [30, 40]) t[2] += [50, 60]
A. t 变成 (1, 2, [30, 40, 50, 60])
B. 因为 tuple 不支持对它的元素赋值,所以会抛出 TypeError 异常
C. 以上两个都不是
D. A 和 B 都是对的
估计很多人会跟我一样选 B,但其实答案是 D。在控制台运行代码,显示结果如下:
总结:
1、对不可变序列进行重复拼接操作的话,效率会很低,因为每次都要新建一个序列,然后把原来序列中的元素复制到新的序列里,然后再追加新的元素。
2、不要把可变对象放在元组里面。
3、增量赋值不是一个原子操作,我们刚才也看到了,它虽然抛出了异常,但 t 的值还是改变了。
以上是Python中序列增量赋值的简单介绍(附示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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