파이썬에서 추가와 확장의 차이점은 무엇입니까
먼저 코드를 보고 그 원리를 설명하세요
원리:
리스트의 확장 및 추가 두 가지 방법은 비슷해 보이지만 실제로는 완전히 다릅니다. 확장은 항상 목록인 매개변수를 허용하고 이 목록의 각 요소를 원래 목록에 추가합니다.
여기 목록에는 3개의 요소('a', 'b' 및 'c')가 있고 3개의 요소('d', 'e' 및 'f')가 있는 다른 목록으로 확장됩니다. 새 목록에는 6개의 요소가 있습니다.
반면, 추가는 모든 데이터 유형이 가능한 매개변수를 허용하며 간단히 목록 끝에 추가됩니다. 여기서는 3개의 요소를 포함하는 목록 인수를 사용하여 추가 메소드가 호출됩니다.
3개의 요소를 포함하는 원래 목록에는 이제 4개의 요소가 포함됩니다. 왜 4가지 요소인가? 방금 추가한 마지막 요소 자체가 목록이기 때문입니다. 목록에는 다른 목록을 포함하여 모든 유형의 데이터가 포함될 수 있습니다. 이는 원하는 결과일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 확장하려는 의도라면 추가를 사용하지 마세요
위 내용은 파이썬에서 추가와 확장의 차이점은 무엇입니까의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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예, ApythonclasscanhavemultiplecontructorsthrowaltiveTechniques.1.usedefaultargumentsinthe__init__methodtoallowflexibleinitializationswithvaryingnumbersofparameters.2.defineclassmethodsasaltistuctructorsforcecalobbebcreati

QUML (Quantum Machine Learning)을 시작하려면 선호되는 도구는 Python이며 Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum 또는 Pytorchquantum과 같은 라이브러리를 설치해야합니다. 그런 다음 Pennylane을 사용하여 양자 신경망을 구축하는 것과 같은 예제를 실행하여 프로세스에 익숙해 지십시오. 그런 다음 데이터 세트 준비, 데이터 인코딩, 구축 파라 메트릭 양자 회로 구축, 클래식 옵티마이 저 트레이닝 등의 단계에 따라 모델을 구현하십시오. 실제 전투에서는 처음부터 복잡한 모델을 추구하지 않고 하드웨어 제한에주의를 기울이고, 하이브리드 모델 구조를 채택하며, 최신 문서와 공식 문서를 지속적으로 언급하여 개발에 대한 후속 조치를 취해야합니다.

Python을 사용하여 WebApi를 호출하여 데이터를 얻는 것의 핵심은 기본 프로세스와 공통 도구를 마스터하는 것입니다. 1. 요청을 사용하여 HTTP 요청을 시작하는 것이 가장 직접적인 방법입니다. Get 메소드를 사용하여 응답을 얻고 JSON ()을 사용하여 데이터를 구문 분석하십시오. 2. 인증이 필요한 API의 경우 헤더를 통해 토큰 또는 키를 추가 할 수 있습니다. 3. 응답 상태 코드를 확인해야합니다. 예외를 자동으로 처리하려면 response.raise_for_status ()를 사용하는 것이 좋습니다. 4. 페이징 인터페이스에 직면하여 다른 페이지를 차례로 요청하고 주파수 제한을 피하기 위해 지연을 추가 할 수 있습니다. 5. 반환 된 JSON 데이터를 처리 할 때 구조에 따라 정보를 추출해야하며 복잡한 데이터를 데이터로 변환 할 수 있습니다.

Python의 Onelineifelse는 XifconditionElsey로 작성된 3 배 연산자로 간단한 조건부 판단을 단순화하는 데 사용됩니다. 상태 = "성인"ifage> = 18else "minor"와 같은 가변 할당에 사용할 수 있습니다. 또한 defget_status (Age)와 같은 함수를 직접 반환하는 데 사용될 수 있습니다. 반환 "성인"ifage> = 18else "minor"; 중첩 된 사용이 지원되지만 결과 = "a"i

이 기사는 여러 상위 Python "완성 된"프로젝트 웹 사이트 및 고급 "블록버스터"학습 리소스 포털을 선택했습니다. 개발 영감, 마스터 레벨 소스 코드 관찰 및 학습 또는 실제 기능을 체계적으로 개선하든, 이러한 플랫폼은 놓치지 않아야하며 파이썬 마스터로 빠르게 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.

Python의 Ifelse 진술을 작성하는 핵심은 논리적 구조와 세부 사항을 이해하는 것입니다. 1. 인프라는 조건이 설정되면 코드를 실행하는 것입니다. 그렇지 않으면 다른 부분이 실행되면 선택 사항입니다. 2. 다중 조건 판결은 ELIF와 함께 시행되며, 순차적으로 실행되며 일단 충족되면 중지됩니다. 3. 추가 세분 판단에 사용되는 경우 중첩 된 경우 두 층을 초과하지 않는 것이 좋습니다. 4. 3 배의 표현은 간단한 시나리오에서 간단한 ifelse를 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 들여 쓰기, 조건부 질서 및 논리적 무결성에주의를 기울임으로써 우리는 명확하고 안정적인 판단 코드를 작성할 수 있습니다.

Seaborn 's Loctplot을 사용하여 두 변수 간의 관계와 분포를 신속하게 시각화합니다. 2. 기본 산점도는 sns.jointPlot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", 종류 = "scatter")에 의해 구현됩니다. 중심은 산점도이며 히스토그램은 상단과 하단에 표시됩니다. 3. 회귀선과 밀도 정보를 친절한 = "reg"에 추가하고 marginal_kws를 결합하여 에지 플롯 스타일을 설정합니다. 4. 데이터 볼륨이 클 경우 "Hex"를 사용하는 것이 좋습니다.

Subprocess.run ()을 사용하여 쉘 명령을 안전하게 실행하고 출력을 캡처하십시오. 주입 위험을 피하기 위해 목록에 매개 변수를 전달하는 것이 좋습니다. 2. 쉘 특성이 필요한 경우, shell = true를 설정할 수 있지만 명령 주입을 조심하십시오. 3. 하위 프로세스를 사용하여 실시간 출력 처리를 실현하십시오. 4. SET Check = 명령이 실패 할 때 예외를 던지기 위해 true; 5. 간단한 시나리오에서 체인을 직접 호출하여 출력을 얻을 수 있습니다. OS.System () 또는 더 이상 사용되지 않은 모듈을 사용하지 않으려면 일상 생활에서 Subprocess.run ()에 우선 순위를 부여해야합니다. 위의 방법은 파이썬에서 쉘 명령을 실행하는 핵심 사용을 무시합니다.
