


Adakah Menggunakan Pemahaman Senarai untuk Kesan Sampingan dalam Python Dianggap sebagai Amalan Buruk?
Menggunakan Pemahaman Senarai untuk Kesan Sampingan: Amalan Bukan Phytonik
Pemahaman senarai Python ialah alat yang berkuasa untuk mencipta senarai baharu berdasarkan iterable sedia ada . Walaupun mereka menawarkan sintaks ringkas dan ekspresif, menggunakan pemahaman senarai semata-mata untuk kesan sampingannya dianggap anti-Pythonic.
Masalahnya
Pertimbangkan fungsi yang melakukan kesan sampingan seperti sebagai mencetak ke skrin, mengemas kini GUI atau menulis ke fail. Ia mengembalikan nilai, tetapi nilai itu biasanya tidak menarik.
def fun_with_side_effects(x): ...side effects... return y
Seseorang mungkin tergoda untuk menggunakan pemahaman senarai untuk memanggil fungsi ini untuk kesan sampingannya, seperti berikut:
[fun_with_side_effects(x) for x in y if (...conditions...)]
Perhatikan bahawa senarai yang terhasil tidak diberikan kepada pembolehubah.
Anti-Pythonic Alam Semula Jadi
Menggunakan pemahaman senarai dengan cara ini amat tidak digalakkan atas beberapa sebab:
- Ketidakcekapan: Membuat senarai perantaraan boleh menjadi mahal, terutamanya jika yang boleh diulang adalah besar. Senarai itu dibuat tetapi segera dibuang, mengakibatkan sumber terbuang.
- Unidiomatik: Pembangun Python berpengalaman lebih suka menggunakan gelung eksplisit untuk operasi kesan sampingan. Pemahaman senarai biasanya digunakan untuk mencipta nilai baharu.
- Kekeliruan: Dengan membuang senarai, niat kod boleh menjadi tidak jelas kepada pengaturcara lain. Adalah lebih baik untuk membuat kesan sampingan secara eksplisit.
Pendekatan Pilihan
Pendekatan pilihan ialah menggunakan gelung for untuk mengulang ke atas yang boleh diulang dan memanggil fungsi kesan sampingan hanya apabila perlu:
for x in y: if (...conditions...): fun_with_side_effects(x)
Pendekatan ini lebih cekap, idiomatik dan kurang mengelirukan. Ia adalah petunjuk yang jelas bahawa fungsi dipanggil terutamanya untuk kesan sampingannya.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Menggunakan Pemahaman Senarai untuk Kesan Sampingan dalam Python Dianggap sebagai Amalan Buruk?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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 digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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.
