


Bilakah Operator `append()` dan ` =` Python Menghasilkan Keputusan Berbeza dengan Senarai?
Mengapa Python's append() dan = Operator Menghasilkan Hasil Berbeza dengan Senarai
Dalam Python, kaedah append() dan operator = berkelakuan berbeza apabila digunakan pada senarai. Walaupun kedua-duanya nampaknya menambahkan elemen pada senarai sedia ada, ia sebenarnya menghasilkan hasil yang berbeza disebabkan oleh operasi asasnya.
tambah()
Kaedah append() secara langsung menambahkan objek, sama ada elemen atau senarai lain, ke penghujung senarai asal. Proses ini menyebabkan rujukan kepada senarai asal ditambah pada senarai.
= Operator
Sebaliknya, operator = melakukan penambahan mengikut elemen bagi kedua-dua operan. Apabila digunakan dengan senarai, ia menggabungkan elemen operan kedua dengan berkesan ke penghujung operan pertama, mencipta senarai baharu.
Contoh
Pertimbangkan kod berikut :
<code class="python">>>> c = [1, 2, 3] # Appending a list to itself using append() leads to infinite recursion c.append(c) # Element-wise addition using += concatenates the lists c += c</code>
Output
Dalam kes pertama, menambahkan senarai c pada dirinya sendiri menggunakan c.append(c) mencipta rekursi tak terhingga. Ini kerana elemen terakhir c sebenarnya adalah rujukan kepada c itu sendiri, dan rujukan ini dilampirkan pada senarai, menghasilkan gelung tak terhingga.
Dalam kes kedua, menggunakan c = c melaksanakan elemen-bijaksana tambahan. Ini bermakna unsur c ditambahkan pada diri mereka sendiri, menghasilkan senarai baharu [1, 2, 3, 1, 2, 3].
Alternatif: extend()
Jika tingkah laku yang diingini adalah untuk menambahkan elemen satu senarai ke senarai yang lain, kaedah extend() boleh digunakan dan bukannya =. Ia mengubah suai senarai asal di tempat tanpa membuat senarai baharu.
<code class="python">c.extend([4, 5, 6])</code>
Kesimpulan
Ringkasnya, kaedah append() Python menambahkan objek terus ke penghujung senarai, manakala operator = dengan senarai melakukan penambahan mengikut unsur dan mencipta senarai baharu. Pilihan kaedah bergantung pada operasi yang dimaksudkan dan sama ada pengubahsuaian senarai asal dikehendaki.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Operator `append()` dan ` =` Python Menghasilkan Keputusan Berbeza dengan Senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
