


Wann unterscheiden sich „ =' und „ ' in Python?: Eine ausführliche Erklärung
Den Unterschied zwischen „ =" und „ " verstehen:
In Python sind Sie möglicherweise auf die Operatoren „ =" und „ gestoßen. „, die austauschbar erscheinen können. In bestimmten Szenarien weisen sie jedoch subtile Unterschiede auf, die einer Klärung bedürfen.
Wenn „ =" von „ " abweicht
Der Unterschied zwischen „ =" und „ " liegt Beim Methodenaufruf werden sie hinter den Kulissen ausgelöst. „ =" ruft die iadd-Methode des Objekts auf der linken Seite auf, während „ " in bestimmten Fällen die add-Methode oder radd-Methode aufruft.
Veränderliche vs. unveränderliche Objekte:
Der Hauptunterschied besteht in der Art des manipulierten Objekts. Veränderliche Objekte sind solche, die an Ort und Stelle geändert werden können, während unveränderliche Objekte dies nicht können.
Für unveränderliche Objekte, wie Zahlen oder Zeichenfolgen, sowohl iadd als auch add neue Instanzen zurückgeben. Allerdings weist iadd der neuen Instanz denselben Namen wie das ursprüngliche Objekt zu. Aus diesem Grund sind i = 1 und i = i 1 für unveränderliche Typen äquivalent.
Für veränderliche Objekte wie Listen oder Wörterbücher unterscheidet sich das Verhalten. iadd ändert das vorhandene Objekt an Ort und Stelle, während add ein neues Objekt zurückgibt. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden Code:
a = [1, 2, 3] b = a b += [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3, 1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Hier ändert iadd (ausgelöst durch =) die Liste b, bei der es sich um dieselbe Liste handelt, auf die durch a verwiesen wird, was sowohl zu a als auch führt b mit dem gleichen erweiterten Wert.
Im Gegensatz dazu, wenn wir add verwenden stattdessen:
a = [1, 2, 3] b = a b = b + [1, 2, 3] print(a) # [1, 2, 3] print(b) # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
add erstellt eine neue Liste und weist sie b zu. Da a und b unterschiedliche Objekte sind, wirkt sich die Änderung von b nicht auf a aus.
Zusätzliche Hinweise:
- In bestimmten Szenarien radd kann anstelle von __add__ aufgerufen werden.
- Das Verhalten von iadd und add können durch Unterklassenbildung und Implementierung dieser Methoden angepasst werden.
Indem Sie diese nuancierten Unterschiede zwischen „ =" und „ „ verstehen, können Sie die Leistungsfähigkeit von Python zur Manipulation von Objekten nutzen mit Präzision und Effizienz.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann unterscheiden sich „ =' und „ ' in Python?: Eine ausführliche Erklärung. 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

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

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



Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

Regelmäßige Ausdrücke sind leistungsstarke Tools für Musteranpassung und Textmanipulation in der Programmierung, wodurch die Effizienz bei der Textverarbeitung in verschiedenen Anwendungen verbessert wird.

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Wie hört Uvicorn kontinuierlich auf HTTP -Anfragen an? Uvicorn ist ein leichter Webserver, der auf ASGI basiert. Eine seiner Kernfunktionen ist es, auf HTTP -Anfragen zu hören und weiterzumachen ...

Wie erstellt in Python ein Objekt dynamisch über eine Zeichenfolge und ruft seine Methoden auf? Dies ist eine häufige Programmieranforderung, insbesondere wenn sie konfiguriert oder ausgeführt werden muss ...
