


Warum führen der Python-Operator „=' und die Methode „append()' bei der Arbeit mit Listen zu unterschiedlichen Ergebnissen?
Pythons append() vs. der =-Operator für Listen: Warum die gegensätzlichen Ergebnisse?
Die offensichtliche Ungleichheit zwischen der append()-Methode und der =-Operator kann bei Verwendung mit Listen verwirrend sein. Um diesen Unterschied zu verdeutlichen, untersuchen wir die zugrunde liegenden Mechanismen dieser Operationen.
Der =-Operator
Wenn der =-Operator auf eine Liste angewendet wird, hängt er effektiv an Liste auf der rechten Seite zur ursprünglichen Liste. Dieser Vorgang erstellt jedoch kein neues Listenobjekt; Stattdessen wird die vorhandene Liste an Ort und Stelle geändert.
Die append()-Methode
Im Gegensatz dazu fügt die append()-Methode explizit das als Argument bereitgestellte Objekt ein das Ende der ursprünglichen Liste. Diese Einfügung führt dazu, dass ein Verweis auf dieselbe Listeninstanz im letzten Element der ursprünglichen Liste gespeichert wird. Folglich führt der rekursive Aufruf von append() auf der Liste zu einer Endlosschleife.
Eine klare Illustration
Bedenken Sie den folgenden Codeausschnitt:
<code class="python">c = [1, 2, 3] c += c print(c) # Output: [1, 2, 3, 1, 2, 3]</code>
In diesem Beispiel hängt der =-Operator die Elemente von c (d. h. [1, 2, 3]) an c an und verdoppelt so effektiv seine Länge.
Jetzt ändern wir den Code leicht:
<code class="python">c = [1, 2, 3] c.append(c) print(c) # Output: [1, 2, 3, [...]]</code>
Hier fügt die Methode append() die gesamte Liste c als letztes Element ein. Diese Rekursion führt zu einer Endlosschleife, da c[-1] mit c selbst identisch wird.
Ein alternativer Ansatz
Wenn Sie Listen verketten möchten, können Sie dies tun Verwenden Sie die Methode „extend()“ anstelle des Operators „=“. Die Methode „extend()“ hängt wie die Methode die Elemente einer anderen Liste (oder iterierbaren Liste) an die ursprüngliche Liste an und ändert sie dadurch an Ort und Stelle.
Fazit
Die Der Hauptunterschied zwischen append() und dem =-Operator liegt in ihrem jeweiligen Verhalten. Der =-Operator verkettet die Elemente der rechten Liste mit der Originalliste, während append() die Liste selbst als letztes Element einfügt, was zu einer rekursiven Schleife führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führen der Python-Operator „=' und die Methode „append()' bei der Arbeit mit Listen zu unterschiedlichen Ergebnissen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
