Warum geben Python-Listenmutationsmethoden „Keine' zurück?
Warum Listenmutationen in Python „Keine“ zurückgeben
Beim Bearbeiten von Python-Listen mit Methoden wie Anhängen, Sortieren, Erweitern, Entfernen, Löschen und Umkehren stößt man auf ein merkwürdiges Verhalten : Diese Operationen ändern die Liste direkt und geben „None“ anstelle der aktualisierten Liste zurück.
Diese Designwahl wurde durch ein grundlegendes Prinzip in Python bestimmt: Funktionen, die mutieren Ein vorhandenes Objekt sollte None zurückgeben. Dies unterstreicht die Tatsache, dass bei solchen Vorgängen kein neues Objekt erstellt wird.
Guido van Rossum, der Erfinder von Python, erläutert seine Gründe ausführlich auf der Python-Dev-Mailingliste. Er plädiert gegen die prägnante Verkettung von Nebenwirkungen auf ein einzelnes Objekt, da dies das Verständnis des Lesers für die Absicht des Codes verschleiern kann. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden Code:
x.compress().chop(y).sort(z)
Dies ist äquivalent zu:
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
Van Rossum behauptet, dass die zweite Form klarer ist, da sie explizit zeigt, dass jede Operation angewendet wird auf dieselbe Variable x.
Andererseits ist die Verwendung der Verkettung Operationen vorbehalten, die neue Werte zurückgeben, wie z. B. die Zeichenfolgenverarbeitung Operationen:
y = x.rstrip("\n").split(":").lower()
Obwohl bestimmte Bibliotheksmodule wie pstat die Verkettung von Nebeneffektaufrufen fördern können, behauptet Van Rossum, dass von dieser Praxis bei Neuzugängen zur Standardbibliothek abgeraten wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum geben Python-Listenmutationsmethoden „Keine' zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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 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 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
