


Pourquoi `list.append()` de Python renvoie-t-il `False` dans un contexte booléen ?
Pourquoi list.append est-il évalué à False dans un contexte booléen ?
Lorsque vous travaillez avec des listes en Python, vous pouvez rencontrer un comportement inattendu où la méthode append() est évaluée à False dans un contexte booléen. Comprendre la raison de ce comportement est crucial pour écrire du code robuste et efficace.
La principale raison de cette évaluation est due à un principe fondamental de Python connu sous le nom de « séparation commande-requête ». Ce principe veut que les méthodes qui modifient un conteneur sur place ne renvoient aucune valeur significative. Au lieu de cela, en suivant ce principe, append() renvoie None, qui est évalué à False dans un contexte booléen.
Contrairement aux langages comme C, où le succès est souvent indiqué en renvoyant 0, la séparation commande-requête de Python garantit que le booléen l'évaluation des méthodes de mutation renvoie systématiquement False. Cela vous permet d'utiliser de manière fiable le résultat de la méthode append() dans les instructions de flux de contrôle, telles que :
if list1.append(item): # Do something
Dans cet exemple, le code dans l'instruction "if" ne s'exécutera pas, car append( ) renvoie None, qui est évalué à False.
Cependant, il convient de noter que certaines méthodes Python qui mutent les conteneurs renvoient une valeur significative. Par exemple, la méthode pop() supprime et renvoie un élément de la liste, tandis que la méthode index() renvoie le premier index de la valeur spécifiée. Ces exceptions sont faites pour des raisons pragmatiques, où récupérer la valeur modifiée est soit essentielle, soit efficace.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
