Python の ` = ` 演算子がリストに対して他のデータ型とは異なる動作をするのはなぜですか?
Python のリスト上の =" の予期しない動作を理解する
Python の = 演算子をリストに適用すると、予期しない動作が発生する可能性があります。変更および結合するための特別なメソッドの Python の実装に由来します。オブジェクト。
iadd および add 特殊メソッド
= 演算子は、iadd iadd が適用されるオブジェクトの特別なメソッド。使用できない場合は、代わりに add を使用することになります。これらの特別なメソッドは =.
__iadd__: In-Place Addition
iaddメソッドはインプレース加算を実行し、= が使用される場合に作用するオブジェクトを変更します。 __iadd__ をサポートするオブジェクトでは、オブジェクトはリストのような可変型の場合に当てはまります。
__add__: 通常の加算一方、
addメソッドは、加算の結果を表す新しいオブジェクトを作成します。これは通常、次のような不変型に使用されます。
リストでの動作リスト オブジェクトで = が使用されると、Python は __iadd__ の呼び出しを試みます。リストは可変であるため、__iadd__ をサポートします。これにより、リストがその場で変更され、クラスのすべてのインスタンスに影響します。
対照的に、= がリスト オブジェクトで使用される場合、
addが呼び出され、新しいリストが作成されます。作成されました。これは、与えられた例で f.bar = [3] が f.bar と g.bar の両方を変更するのに対し、f.bar = f.bar [4] が新しいリスト オブジェクトを作成して f.bar.結論
iadd
と __add__ の違いを理解すると、その理由が明らかになります =他の型と比べてリスト上で異なる動作をします。重要な点は、 = は __iadd__ をサポートしている場合はオブジェクトを直接変更するのに対し、 = は __add__ を使用して新しいオブジェクトを作成するということです。以上がPython の ` = ` 演算子がリストに対して他のデータ型とは異なる動作をするのはなぜですか?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
