Курс Python → Операторы += в Python
При работе с операторами присваивания в Python, важно помнить, что использование a += b не всегда эквивалентно a = a + b. Это связано с тем, что классы могут реализовывать операторы += по-разному, и списки — один из таких примеров.
Например, если у нас есть список a и список b, и мы выполняем операцию a += b, то это не приведет к добавлению элементов списка b к списку a, как это происходит при операции a = a + b. Вместо этого, будет создан новый список, содержащий все элементы из списка a и список b, и переменная a будет ссылаться на этот новый список.
Таким образом, при использовании a += [5,6,7,8] переменная a будет ссылаться на новый список, содержащий элементы 5, 6, 7 и 8, и список b останется без изменений. Это важно учитывать при работе с операторами += в Python, особенно при манипуляциях со списками и другими изменяемыми объектами.
a = [1, 2, 3, 4]
b = [5, 6, 7, 8]
a += b
print(a) # Результат: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
В приведенном выше примере мы видим, что операция a += b приводит к объединению списков a и b в новый список, на который затем ссылается переменная a. Поэтому важно быть внимательным при использовании операторов += и =+ в Python и учитывать их различное поведение в зависимости от типа данных.
Другие уроки курса "Python"
- Метод rmatmul для обратного матричного умножения
- Работа с файлами в Python
- Взаимодействие с sys
- Разделение строк в Python
- Работа с эмодзи в Python
- Установка переменной среды в Python
- Объявление переменных в Python
- Работа с Enum в Python3.
- Отладчик pdb: начало работы
- Печать списка с помощью метода join
- Функция zip() в Python
- Непрерывная проверка в Python
- Операции с массивами в NumPy
- *args и **kwargs в Python
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- Обработка исключений с блоком else
- Переопределение метода __eq__
- Преобразование генераторов в циклы
- Уникальные значения из списка
- Метод enumerate() в Python
- Деление в Python
- Функция zip() в Python
- Defaultdict в Python
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- PrettyTable: создание таблицы
- Работа с итераторами через срезы
- Управление памятью в Python
- Форматирование строк в Python
- Функции min(), max(), sum()
- Функции any() и all() в Python
- Работа с прокси в Python
- Создание пользовательской коллекции в Python
- Python defaultdict добавление ключа
- Генераторы в Python
- Установка виртуального окружения Python
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Список переменных в Python
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Функция pow() — возвести число в степень
- Декораторы для регистрации функций
- Управление памятью в numpy.
- Удаление falsy-значений из списка с помощью filter















