Python のリスト変更メソッドが変更されたリストではなく「None」を返すのはなぜですか?
Python のリスト変更メソッドが None を返すのはなぜですか?
Append、sort、extend などの Python のリスト変更メソッドは、代わりに None を返すという独特の動作をします。変更されたリスト自体。この設計上の決定は、プログラマの間で好奇心を呼び起こしました。
たとえば、Java では、list.sort() はソートされたリストを返し、開発者がメソッド呼び出しを簡単に連鎖できるようにします。しかし、Python ではこの連鎖は不可能であり、Python の設計者はなぜこの選択をしたのかという疑問が生じます。
設計原則: インプレース変更の強調
Python の基本的な設計原則の 1 つは、オブジェクトをインプレースで変更する関数は None を返す必要があるということです。これは、新しいオブジェクトが返されないことを微妙に伝えています。
Guido van Rossum の視点
Python の作成者である Guido van Rossum は、Python に関するこの決定の背後にある理論的根拠を説明しました。 -開発メーリングリスト。彼は、None を返すことで、複数の副作用呼び出しの連鎖によってもたらされる「可読性への脅威」を阻止すると示唆しています。
次の例では、連鎖形式:
x.compress().chop(y).sort(z)
には詳しい知識が必要です。チェーン内の各メソッドの。 2 番目の形式:
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
はより明示的であり、各メソッドが同じオブジェクトに対して動作することが明確になります。これは、特に不慣れなクラスやメソッドを使用する場合に、コードの明確さを維持するのに役立ちます。
ルールの例外
一般原則はインプレース変更です。 None を返す場合は例外があります:
- 新しい値を返す操作 (次のような文字列処理操作など) rstrip() と Split() は、変更または処理された文字列を返し、連鎖を可能にします。
ただし、van Rossum 氏が指摘しているように、混乱を避けるために、連鎖を新しい値を返す操作に限定することが重要です。読みやすさの問題もあります。
以上がPython のリスト変更メソッドが変更されたリストではなく「None」を返すのはなぜですか?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。

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。

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、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。

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。
