代入式とは何ですか?また代入式が Python 3.8 に導入された理由は何ですか?
Python 3.8 の代入式を理解する
Python 3.8 以降、「セイウチ」演算子 (:=) が言語に代入式を導入しました。この新機能により、プログラマーは、以前は通常の代入に制限されていた内包表記やラムダ関数内で値を代入できるようになります。
代入式の理論的根拠
代入式の背後にある主な動機は、より簡潔で、かつより正確な代入を可能にすることです。従来の割り当てがサポートされていないシナリオでも効率的なコードを作成できます。たとえば、代入式は以下を容易にします。
- 条件値の取得: Python ドキュメントで提供されている対話型デバッグの例で示されているように、条件値をより簡潔に取得できます。
- 簡略化されたリスト内包表記: 複雑なリスト内包表記は、内包表記内の変数に中間値を割り当てることで簡略化でき、コードが読みやすく管理しやすくなります。
構文、セマンティクス、文法
代入式は、name := expr という特定の構文に従います。name は識別子、expr は任意の有効な Python 式です。代入式の値は式 expr と同じですが、追加の副作用により値がターゲット名に代入されます。
代入式は、いくつかの重要な点で通常の代入ステートメントとは異なります。
- これらはステートメントではなく式であるため、式が予期されるコンテキストで使用できます。
- 通常の代入と比較すると、評価順序 (右から左) と優先順位が異なります。
- それらは、複数のターゲット、単一でない名前への代入、反復可能なパッキング/アンパッキング、インライン型注釈、または拡張された代入操作をサポートしません。
代入式の導入の理由
同様の概念を提案した PEP 379 は撤回されたにもかかわらず、PEP 572 ではいくつかの理由から Python に代入式が導入されました。
- 特に内包表記と内包表記内でコードの可読性と保守性を向上させるため。 lambdas.
- コードのリファクタリングを必要とせずに対話型デバッグを可能にする。
- 条件値を割り当て、リストの内包表記を簡素化するより効率的な方法を提供する。
- Python の構文を調整する。代入式をサポートする他の最新のプログラミング言語と併用します。
以上が代入式とは何ですか?また代入式が Python 3.8 に導入された理由は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
