


Mengapa Senarai Tidak Boleh Menjadi Kunci dalam Kamus Python?
Menyingkap Sekatan Python pada Jenis Kunci Dict
Telah diperhatikan bahawa kamus dalam Python menerima pelbagai jenis data sebagai kunci, termasuk Tiada, tupel dan modul. Walau bagaimanapun, senarai dan tupel yang mengandungi senarai amat dikecualikan.
Rasional Di Sebalik Sekatan
Ketidakupayaan untuk menggunakan senarai sebagai kunci kamus berpunca daripada sifat asas yang dikenali sebagai hashability . Objek boleh cincang mempunyai nilai cincang malar yang mengenal pasti mereka secara unik, tanpa mengira sebarang pengubahsuaian yang dibuat pada kandungannya. Ciri ini penting untuk operasi kamus yang cekap seperti carian dan pemadaman kunci.
Senarai, sebaliknya, kekurangan sifat ini. Mengubah suai senarai mengubah kandungannya dan, akibatnya, nilai cincangnya. Ini akan membawa kepada tingkah laku yang tidak konsisten dalam kamus kerana kunci dijangka kekal stabil dari semasa ke semasa.
Mengapa Menggunakan Lokasi Memori sebagai Hash Gagal
Seperti yang dicadangkan, menggunakan senarai lokasi memori kerana hashnya tidak akan menyelesaikan isu tersebut. Pendekatan ini membayangkan membandingkan kunci mengikut identiti, yang juga tidak boleh digunakan dengan senarai. Pertimbangkan senario berikut:
d = {} l1 = [1, 2] d[l1] = 'foo' l2 = [1, 2] # A new list with the same content as l1 d[l2] = 'bar'
Dalam kes ini, seseorang akan menjangkakan kedua-dua l1 dan l2 adalah kunci yang sah dalam kamus. Walau bagaimanapun, memandangkan l1 dan l2 ialah objek yang berbeza, menggunakan lokasi memori sebagai cincang akan menghasilkan nilai kunci yang berbeza, menghalang pengambilan semula 'bar'.
Implikasi dan Alternatif
Sekatan ini mempunyai implikasi penting untuk mereka bentuk struktur data dalam Python. Jika jenis data tidak berubah seperti tupel tidak sesuai, pembangun mesti menggunakan jenis data tersuai atau penyelesaian untuk mewakili struktur seperti senarai sebagai kunci kamus.
Kesimpulannya, ketidakupayaan untuk menggunakan senarai sebagai kunci dict dalam Python berakar umbi dalam keperluan untuk hashability dan mengelakkan tingkah laku utama yang tidak konsisten. Memahami sekatan ini adalah penting untuk pengurusan data yang cekap dan boleh dipercayai dalam aplikasi Python.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Senarai Tidak Boleh Menjadi Kunci dalam Kamus Python?. 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.

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 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.

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
