


Mengapa Kaedah Pengubahsuaian Senarai Python Mengembalikan `Tiada` Daripada Senarai yang Diubah Suai?
Mengapa Kaedah Pengubahsuaian Senarai Python Tidak Mengembalikan?
Kaedah pengubahsuaian senarai Python, seperti menambah, mengisih dan memanjangkan, mempunyai tingkah laku pelik untuk mengembalikan Tiada daripada senarai yang diubah suai itu sendiri. Keputusan reka bentuk ini telah mencetuskan rasa ingin tahu di kalangan pengaturcara.
Di Java, contohnya, list.sort() mengembalikan senarai yang diisih, membenarkan pembangun merantai panggilan kaedah dengan mudah. Tetapi dalam Python, rantaian ini tidak mungkin, menimbulkan persoalan: mengapa pereka Python membuat pilihan ini?
Prinsip Reka Bentuk: Menekankan Pengubahsuaian Di Tempat
Satu prinsip reka bentuk asas dalam Python ialah fungsi yang memutasi objek di tempat harus mengembalikan Tiada. Ini secara halus menyatakan bahawa tiada objek baharu dikembalikan.
Perspektif Guido van Rossum
Guido van Rossum, pencipta Python, menjelaskan rasional di sebalik keputusan mengenai Python ini -Senarai mel Dev. Beliau mencadangkan bahawa mengembalikan None tidak menggalakkan "ancaman kepada kebolehbacaan" yang ditimbulkan oleh rantaian berbilang panggilan kesan sampingan.
Dalam contoh berikut, bentuk rantai:
x.compress().chop(y).sort(z)
memerlukan pengetahuan yang mendalam setiap kaedah dalam rantaian. Bentuk kedua:
x.compress() x.chop(y) x.sort(z)
lebih jelas, menjelaskan bahawa setiap kaedah bertindak pada objek yang sama. Ini membantu mengekalkan kejelasan kod, terutamanya apabila bekerja dengan kelas atau kaedah yang tidak dikenali.
Pengecualian kepada Peraturan
Manakala prinsip umum adalah untuk pengubahsuaian di tempat untuk mengembalikan Tiada, terdapat pengecualian:
- Operasi yang mengembalikan nilai baharu, seperti pemprosesan rentetan operasi, seperti rstrip() dan split(), mengembalikan rentetan yang diubah suai atau diproses, membenarkan rantaian.
Walau bagaimanapun, seperti yang dinyatakan oleh van Rossum, adalah penting untuk mengehadkan rantaian kepada operasi sedemikian yang mengembalikan nilai baharu untuk mengelakkan kekeliruan dan isu kebolehbacaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kaedah Pengubahsuaian Senarai Python Mengembalikan `Tiada` Daripada Senarai yang Diubah Suai?. 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.

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.

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.

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

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 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 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.
