


Pourquoi les méthodes de liste sur place de Python ne renvoient-elles aucune ?
Pourquoi les méthodes de liste de mutation de Python ne renvoient-elles aucune ?
De nombreuses méthodes de liste Python, notamment l'ajout, le tri, l'extension, la suppression, l'effacement et inverse, renvoie Aucun après avoir modifié la liste. Ce choix de conception a suscité des questions sur sa justification et ses inconvénients potentiels.
Selon les principes de conception de Python, les fonctions qui mutent un objet sur place ne devraient renvoyer aucun. Cela souligne que l'opération est effectuée sur l'objet existant plutôt que d'en créer un nouveau.
Guido van Rossum, le créateur de Python, explique le raisonnement derrière cette décision :
- Côté chaînage- les effets sur un seul objet sont déconseillés car ils peuvent rendre le code difficile à lire.
- L'utilisation de None dans les instructions return permet de clarifier que ces méthodes ne modifient que l'objet d'origine. et ne produisent pas de nouvelle valeur.
Bien que certains puissent affirmer que cette conception empêche le « chaînage » du traitement des listes, Rossum estime qu'elle améliore la lisibilité du code et indique clairement que les opérations ultérieures sont appliquées à le même objet.
Il oppose cela aux opérations de chaînage qui renvoient de nouvelles valeurs, telles que les opérations de traitement de chaînes, qu'il considère appropriées pour chaînage.
En résumé, la décision de renvoyer None à partir des méthodes de liste de mutation de Python est basée sur le principe de conception consistant à faire la distinction entre les opérations qui modifient un objet sur place et celles qui renvoient une nouvelle valeur.
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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.

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 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.

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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.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
