反復中に Python リストから要素を削除すると予期しない結果が生じるのはなぜですか?
Python での反復中のリストの削除について
リストの反復中に、要素を削除することが必要になる場合があります。ただし、削除が正しく処理されない場合、予期しない動作が発生する可能性があります。
Python コードを考えてみましょう:
a = list(range(10)) remove = False for b in a: if remove: a.remove(b) remove = not remove print(a)
このコードは出力 [0, 2, 3, 5] を生成します。 、 6, 8, 9] が、予期される [0, 2, 4, 6, 8] の代わりに返されます。この異常は、Python が反復中に可変オブジェクトを処理する方法が原因で発生します。
問題の視覚的な説明
一連の操作は次のように視覚化できます。
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 0; remove? no ^ [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 1; remove? yes ^ [0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 3; remove? no ^ [0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 4; remove? yes ^ [0, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 6; remove? no ^ [0, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9] | b = 7; remove? yes ^ [0, 2, 3, 5, 6, 8, 9] | b = 9; remove? no ^
エラーなし指示
Python は、基礎となる反復子が変更されてもエラーを発行しません。これは、突然変異がいつどのように反復子に影響するかを判断するには広範なランタイム分析が必要となり、実行が大幅に遅くなるからです。
動作の一貫性
この例で説明されている動作は、バージョン間で一貫性を保っています。 Python の機能を利用して、反復中に可変オブジェクトを変更するコードの予測可能な実行を保証します。
以上が反復中に Python リストから要素を削除すると予期しない結果が生じるのはなぜですか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

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
