Hướng dẫn what does append () do in python? - append () làm gì trong python?
Danh sách các phương pháp Show
Thí dụThêm một phần tử vào danh sách 9: Trái cây = ['Apple', 'Banana', 'Cherry'] trái cây.Append ("Orange") Hãy tự mình thử » Định nghĩa và cách sử dụngPhương thức 0 nối một phần tử vào cuối danh sách.
Cú phápGiá trị tham số
Nhiều ví dụ hơnThí dụThêm danh sách vào danh sách: A = ["Apple", "Chuối", "Cherry"] B = ["Ford", "BMW", "Volvo"] A.Append (b) Hãy tự mình thử » Danh sách các phương pháp Xem bây giờ hướng dẫn này có một khóa học video liên quan được tạo bởi nhóm Python thực sự. Xem cùng với hướng dẫn bằng văn bản để hiểu sâu hơn về sự hiểu biết của bạn: Danh sách xây dựng với Python's .Append () This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Building Lists With Python's .append() Thêm các mục vào danh sách là một nhiệm vụ khá phổ biến trong Python, vì vậy ngôn ngữ cung cấp một loạt các phương thức và toán tử có thể giúp bạn thực hiện hoạt động này. Một trong những phương pháp đó là 1. Với 1, bạn có thể thêm các mục vào cuối đối tượng danh sách hiện có. Bạn cũng có thể sử dụng 1 trong vòng lặp 4 để điền vào danh sách theo chương trình. 1. With 1, you can add items to the end of an existing list object. You can also use 1 in a 4 loop to populate lists programmatically.Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:
Bạn cũng sẽ mã hóa một số ví dụ về cách sử dụng 1 trong thực tế. Với kiến thức này, bạn sẽ có thể sử dụng hiệu quả 1 trong các chương trình của mình.Thêm mục vào danh sách với Python từ >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1Python sườn 1 lấy một đối tượng làm đối số và thêm nó vào cuối danh sách hiện có, ngay sau phần tử cuối cùng của nó:>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:Python liệt kê dự trữ thêm không gian cho các mục mới ở cuối danh sách. Một cuộc gọi đến 1 sẽ đặt các mục mới trong không gian có sẵn.Trong thực tế, bạn có thể sử dụng 1 để thêm bất kỳ loại đối tượng nào vào danh sách nhất định:>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:Python liệt kê dự trữ thêm không gian cho các mục mới ở cuối danh sách. Một cuộc gọi đến 1 sẽ đặt các mục mới trong không gian có sẵn.>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:
Danh sách là các chuỗi có thể chứa các loại dữ liệu khác nhau và các đối tượng Python, vì vậy bạn có thể sử dụng 1 để thêm bất kỳ đối tượng nào vào một danh sách nhất định. Trong ví dụ này, trước tiên bạn thêm một số nguyên, sau đó là một chuỗi và cuối cùng là một số điểm nổi. Tuy nhiên, bạn cũng có thể thêm một danh sách khác, từ điển, một bộ tu, một đối tượng do người dùng xác định, v.v.>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:Python liệt kê dự trữ thêm không gian cho các mục mới ở cuối danh sách. Một cuộc gọi đến >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1 sẽ đặt các mục mới trong không gian có sẵn.Trong thực tế, bạn có thể sử dụng 1 để thêm bất kỳ loại đối tượng nào vào danh sách nhất định:>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:Python liệt kê dự trữ thêm không gian cho các mục mới ở cuối danh sách. Một cuộc gọi đến >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1 sẽ đặt các mục mới trong không gian có sẵn.Trong thực tế, bạn có thể sử dụng 1 để thêm bất kỳ loại đối tượng nào vào danh sách nhất định:>>>
Mỗi khi bạn gọi 1 trên một danh sách hiện có, phương thức sẽ thêm một mục mới vào cuối hoặc bên phải của danh sách. Sơ đồ sau đây minh họa quá trình:Danh sách một danh sách từ đầuMột vấn đề phổ biến mà bạn có thể gặp phải khi làm việc với các danh sách trong Python là làm thế nào để điền chúng với một số mục để xử lý thêm. Có hai cách để làm điều này:
Trong một vài phần tiếp theo, bạn sẽ học cách và thời điểm sử dụng các kỹ thuật này để tạo và điền vào danh sách Python từ đầu. Sử dụng >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1Một trường hợp sử dụng phổ biến của 1 là hoàn toàn điền vào danh sách trống bằng cách sử dụng vòng lặp 4. Bên trong vòng lặp, bạn có thể thao tác dữ liệu và sử dụng 1 để thêm kết quả liên tiếp vào danh sách. Giả sử bạn cần tạo một hàm có chuỗi số và trả về danh sách chứa căn bậc hai của mỗi số:>>>
Ở đây, bạn xác định 3, lấy một danh sách 1 làm đối số. Bên trong 3, bạn tạo một danh sách trống có tên 6 và bắt đầu vòng lặp 4 lặp lại các mục trong 1. Trong mỗi lần lặp, bạn sử dụng 9 để tính toán căn bậc hai của số hiện tại và sau đó sử dụng 1 để thêm kết quả vào 6. Khi vòng lặp kết thúc, bạn trả lại danh sách kết quả.Cách này của danh sách dân cư là khá phổ biến trong Python. Tuy nhiên, ngôn ngữ cung cấp một số cấu trúc thuận tiện có thể làm cho quá trình này hiệu quả hơn và pythonic hơn rất nhiều. Một trong những cấu trúc này là một sự hiểu biết danh sách, mà bạn sẽ thấy trong hành động trong phần tiếp theo. Sử dụng danh sách hiểu biếtTrong thực tế, bạn thường thay thế 1 bằng danh sách hiểu khi tạo danh sách từ đầu và điền vào nó. Với sự hiểu biết danh sách, bạn có thể thực hiện lại 3 như thế này:list comprehension when creating a list from scratch and populating it. With a list comprehension, you can reimplement 3 like this:>>>
Ở đây, bạn xác định 3, lấy một danh sách 1 làm đối số. Bên trong 3, bạn tạo một danh sách trống có tên 6 và bắt đầu vòng lặp 4 lặp lại các mục trong 1. Trong mỗi lần lặp, bạn sử dụng 9 để tính toán căn bậc hai của số hiện tại và sau đó sử dụng 1 để thêm kết quả vào 6. Khi vòng lặp kết thúc, bạn trả lại danh sách kết quả.Cách này của danh sách dân cư là khá phổ biến trong Python. Tuy nhiên, ngôn ngữ cung cấp một số cấu trúc thuận tiện có thể làm cho quá trình này hiệu quả hơn và pythonic hơn rất nhiều. Một trong những cấu trúc này là một sự hiểu biết danh sách, mà bạn sẽ thấy trong hành động trong phần tiếp theo. Sử dụng danh sách hiểu biếtTrong thực tế, bạn thường thay thế 1 bằng danh sách hiểu khi tạo danh sách từ đầu và điền vào nó. Với sự hiểu biết danh sách, bạn có thể thực hiện lại 3 như thế này:Danh sách hiểu biết bên trong 3 tạo ra một danh sách chứa căn bậc hai của 5 cho mỗi 5 trong 1. Điều này đọc gần giống như tiếng Anh đơn giản. Ngoài ra, việc triển khai mới này sẽ hiệu quả hơn về thời gian xử lý so với việc thực hiện sử dụng 1 cùng với vòng lặp 4.>>>
Ở đây, bạn xác định 3, lấy một danh sách 1 làm đối số. Bên trong 3, bạn tạo một danh sách trống có tên 6 và bắt đầu vòng lặp 4 lặp lại các mục trong 1. Trong mỗi lần lặp, bạn sử dụng 9 để tính toán căn bậc hai của số hiện tại và sau đó sử dụng 1 để thêm kết quả vào 6. Khi vòng lặp kết thúc, bạn trả lại danh sách kết quả.Cách này của danh sách dân cư là khá phổ biến trong Python. Tuy nhiên, ngôn ngữ cung cấp một số cấu trúc thuận tiện có thể làm cho quá trình này hiệu quả hơn và pythonic hơn rất nhiều. Một trong những cấu trúc này là một sự hiểu biết danh sách, mà bạn sẽ thấy trong hành động trong phần tiếp theo. Sử dụng danh sách hiểu biếtTrong thực tế, bạn thường thay thế 1 bằng danh sách hiểu khi tạo danh sách từ đầu và điền vào nó. Với sự hiểu biết danh sách, bạn có thể thực hiện lại 3 như thế này:Danh sách hiểu biết bên trong >>> import math >>> def square_root(numbers): ... result = [] ... for number in numbers: ... result.append(math.sqrt(number)) ... return result ... >>> numbers = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> square_root(numbers) [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0] 3 tạo ra một danh sách chứa căn bậc hai của >>> import math >>> def square_root(numbers): ... return [math.sqrt(number) for number in numbers] ... >>> numbers = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> square_root(numbers) [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0] 5 cho mỗi >>> import math >>> def square_root(numbers): ... return [math.sqrt(number) for number in numbers] ... >>> numbers = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> square_root(numbers) [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0] 5 trong >>> x = [1, 2, 3, 4] >>> y = (5, 6) >>> x.append(y) >>> x [1, 2, 3, 4, (5, 6)] 1. Điều này đọc gần giống như tiếng Anh đơn giản. Ngoài ra, việc triển khai mới này sẽ hiệu quả hơn về thời gian xử lý so với việc thực hiện sử dụng >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1 cùng với vòng lặp >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 4.Để biến 1 thành một sự hiểu biết danh sách, bạn chỉ cần đặt đối số của nó theo sau là tiêu đề vòng lặp (không có dấu hai chấm) bên trong một cặp dấu ngoặc vuông.stack is a data
structure that stores items on top of each other. Items come in and out of the stack in a Last-In/First-Out (LIFO) fashion. Typically, a stack implements two main operations:
Giả sử bạn cần 3 để cung cấp cho người dùng của bạn thông tin chi tiết về tiến trình tính toán căn bậc hai của danh sách đầu vào của các số. Để báo cáo tiến độ hoạt động, bạn có thể sử dụng 5:>>> 0Ở đây, bạn xác định 3, lấy một danh sách 1 làm đối số. Bên trong 3, bạn tạo một danh sách trống có tên 6 và bắt đầu vòng lặp 4 lặp lại các mục trong 1. Trong mỗi lần lặp, bạn sử dụng 9 để tính toán căn bậc hai của số hiện tại và sau đó sử dụng 1 để thêm kết quả vào 6. Khi vòng lặp kết thúc, bạn trả lại danh sách kết quả.Cách này của danh sách dân cư là khá phổ biến trong Python. Tuy nhiên, ngôn ngữ cung cấp một số cấu trúc thuận tiện có thể làm cho quá trình này hiệu quả hơn và pythonic hơn rất nhiều. Một trong những cấu trúc này là một sự hiểu biết danh sách, mà bạn sẽ thấy trong hành động trong phần tiếp theo. 1Trong 18, trước tiên bạn khởi tạo thuộc tính thể hiện 19. Thuộc tính này giữ một danh sách trống mà bạn sẽ sử dụng để lưu trữ các mục trong ngăn xếp. Sau đó, bạn mã 16, trong đó thực hiện hoạt động 04 bằng cách sử dụng 1 trên 19.Bạn cũng thực hiện thao tác 05 bằng cách gọi 03 trong danh sách cơ bản, 19. Trong trường hợp này, bạn sử dụng khối 27 và 28 để xử lý 13 xảy ra khi bạn gọi 03 trên một danh sách trống.Phương pháp đặc biệt 31 cung cấp chức năng cần thiết để truy xuất độ dài của danh sách nội bộ 19. Phương pháp đặc biệt 33 cho phép bạn cung cấp biểu diễn chuỗi thân thiện với người dùng của ngăn xếp khi in cấu trúc dữ liệu lên màn hình.string representation of the stack when printing the data structure to the screen.Dưới đây là một số ví dụ về cách bạn có thể sử dụng 18 trong thực tế:>>> 2Đó là nó! Bạn đã mã hóa một cấu trúc dữ liệu ngăn xếp thực hiện các hoạt động 04 và 05. Nó cũng cung cấp chức năng để có được độ dài của danh sách cơ bản và in toàn bộ ngăn xếp theo cách thân thiện với người dùng.Thực hiện một hàng đợiHàng đợi là các cấu trúc dữ liệu thường quản lý các mục của họ theo kiểu đầu tiên/đầu tiên (FIFO). Hàng đợi hoạt động giống như một đường ống mà bạn đẩy vào các vật phẩm mới ở một đầu, và các vật phẩm cũ bật ra từ đầu kia.First-In/First-Out (FIFO) fashion. Queues work like a pipe in which you push in new items at one end, and old items pop out from the other end. Thêm một mục vào cuối hàng đợi được gọi là hoạt động 37 và loại bỏ một mục từ phía trước hoặc bắt đầu của một hàng đợi được gọi là hoạt động 38. 37 operation, and removing an item from the front, or beginning, of a queue is known as a 38 operation.Bạn có thể sử dụng các mục bằng cách sử dụng 1 và dequeue chúng bằng cách sử dụng 03. Lần này, bạn cần cung cấp 41 như một đối số cho 03 chỉ để làm cho nó truy xuất mục đầu tiên trong danh sách thay vì mục cuối cùng. Ở đây, một lớp thực hiện cấu trúc dữ liệu hàng đợi bằng danh sách để lưu trữ các mục của nó: 3Lớp này khá giống với 18 của bạn. Sự khác biệt chính là 03 lấy 41 làm đối số để trả về và xóa mục đầu tiên trong danh sách cơ bản, 19, thay vì cuối cùng.Phần còn lại của việc triển khai gần như giống hệt nhau nhưng sử dụng các tên thích hợp, chẳng hạn như 47 để thêm các mục và 48 để loại bỏ chúng. Bạn có thể sử dụng 49 giống như cách bạn đã sử dụng 18 trong phần trên: Chỉ cần gọi 47 để thêm các mục và 48 để lấy và xóa chúng.Sử dụng >>> numbers = [1, 2, 3] >>> # Equivalent to numbers.append(4) >>> numbers[len(numbers):] = [4] >>> numbers [1, 2, 3, 4] 1 trong các cấu trúc dữ liệu khácCác cấu trúc dữ liệu Python khác cũng thực hiện 1. Nguyên tắc hoạt động giống như 1 truyền thống trong danh sách. Phương pháp thêm một mục duy nhất vào cuối cấu trúc dữ liệu cơ bản. Tuy nhiên, có một số khác biệt tinh tế.Trong hai phần tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu cách 1 hoạt động trong các cấu trúc dữ liệu khác, chẳng hạn như 0 và 1.>>> mixed = [1, 2] >>> mixed.append(3) >>> mixed [1, 2, 3] >>> mixed.append("four") >>> mixed [1, 2, 3, 'four'] >>> mixed.append(5.0) >>> mixed [1, 2, 3, 'four', 5.0] 59Python sườn 0 cung cấp một cấu trúc dữ liệu giống như chuỗi có thể biểu diễn một cách gọn gàng một mảng các giá trị. Các giá trị này phải thuộc cùng một loại dữ liệu, được giới hạn trong các loại dữ liệu kiểu C, chẳng hạn như ký tự, số nguyên và số điểm nổi. 0 provides a sequence-like data structure that can compactly
represent an array of values. These values must be of the same data type, which is limited to C-style data types, such as characters, integer numbers, and floating-point numbers. 0 có hai đối số sau:
Tài liệu của 64 cung cấp thông tin đầy đủ về tất cả các mã loại được phép mà bạn có thể sử dụng khi tạo mảng. Ví dụ sau sử dụng mã loại 65 để tạo một mảng số nguyên số:>>> 4Đó là nó! Bạn đã mã hóa một cấu trúc dữ liệu ngăn xếp thực hiện các hoạt động 04 và 05. Nó cũng cung cấp chức năng để có được độ dài của danh sách cơ bản và in toàn bộ ngăn xếp theo cách thân thiện với người dùng.Thực hiện một hàng đợislicing and indexing. Like lists, 0 also provides a method called 1. This method works similarly to its list counterpart, adding a
single value to the end of the underlying array. However, the value must have a data type that’s compatible with the existing values in the array. Otherwise, you’ll get a 68.Hàng đợi là các cấu trúc dữ liệu thường quản lý các mục của họ theo kiểu đầu tiên/đầu tiên (FIFO). Hàng đợi hoạt động giống như một đường ống mà bạn đẩy vào các vật phẩm mới ở một đầu, và các vật phẩm cũ bật ra từ đầu kia. >>> 5Đó là nó! Bạn đã mã hóa một cấu trúc dữ liệu ngăn xếp thực hiện các hoạt động 04 và 05. Nó cũng cung cấp chức năng để có được độ dài của danh sách cơ bản và in toàn bộ ngăn xếp theo cách thân thiện với người dùng.Thực hiện một hàng đợi >>> 6Tại đây, bạn sử dụng 1 để thêm một số nguyên vào một mảng các số điểm nổi. Điều đó có thể xảy ra vì Python có thể tự động chuyển đổi số nguyên thành các số dấu phẩy động mà không mất thông tin trong quy trình.>>> mixed = [1, 2] >>> mixed.append(3) >>> mixed [1, 2, 3] >>> mixed.append("four") >>> mixed [1, 2, 3, 'four'] >>> mixed.append(5.0) >>> mixed [1, 2, 3, 'four', 5.0] 74 và >>> mixed = [1, 2] >>> mixed.append(3) >>> mixed [1, 2, 3] >>> mixed.append("four") >>> mixed [1, 2, 3, 'four'] >>> mixed.append(5.0) >>> mixed [1, 2, 3, 'four', 5.0] 75
1. A 78 is a generalization of a stack and a queue specially designed to support fast and memory-efficient 79 and 05 operations on both of its sides. So if you need to create a data structure with these features, then consider using a deque instead of a list. 1 có hai đối số tùy chọn sau:
Nếu bạn cung cấp giá trị cho 83, thì Deque của bạn sẽ chỉ lưu trữ tối đa 83. Khi deque đầy, việc thêm một mục mới sẽ tự động làm cho mục ở đầu đối diện của deque bị loại bỏ. Mặt khác, nếu bạn không cung cấp giá trị cho 83, thì deque có thể phát triển thành một số lượng vật phẩm tùy ý.Trong Deques, 1 cũng thêm một mục vào cuối hoặc bên phải của cấu trúc dữ liệu cơ bản:>>> 7Giống như danh sách, deques có thể chứa các loại vật phẩm khác nhau, do đó 1 thêm các mục tùy ý vào cuối Deque. Nói cách khác, với 1, bạn có thể thêm bất kỳ đối tượng nào vào deque.Bên cạnh 1, Deques cũng cung cấp 91, thêm một mục duy nhất vào đầu, hoặc bên trái của một deque. Tương tự, các deques cung cấp 03 và 93 để loại bỏ các mục từ bên phải và bên trái của deque, tương ứng:>>> 8Cuộc gọi đến 91 thêm 95 vào phía bên trái của 96. Mặt khác, 03 trả về và xóa mục cuối cùng trong 96 và 93 trả về và xóa mục đầu tiên. Là một bài tập, bạn có thể cố gắng thực hiện ngăn xếp hoặc hàng đợi của riêng mình bằng cách sử dụng một danh sách thay vì danh sách. Để làm điều này, bạn có thể tận dụng các ví dụ bạn đã thấy trong phần tạo ngăn xếp và hàng đợi với Python.Sự kết luậnPython cung cấp một phương thức gọi là 1 mà bạn có thể sử dụng để thêm các mục vào cuối danh sách nhất định. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để thêm một mục vào cuối danh sách hoặc để điền vào danh sách bằng cách sử dụng vòng lặp 4. Học cách sử dụng 1 sẽ giúp bạn xử lý danh sách trong các chương trình của bạn. 1 that you can use to add items to the end of a given list. This method is widely used either to add a single item to the end of a list or to populate a list using a 4 loop. Learning how to use 1 will help you process lists in your programs.Trong hướng dẫn này, bạn đã học được:
Ngoài ra, bạn đã mã hóa một số ví dụ về cách sử dụng 1 để tạo các cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như ngăn xếp và hàng đợi. Kiến thức này sẽ cho phép bạn sử dụng 1 để phát triển danh sách của bạn một cách hiệu quả và hiệu quả.Xem bây giờ hướng dẫn này có một khóa học video liên quan được tạo bởi nhóm Python thực sự. Xem cùng với hướng dẫn bằng văn bản để hiểu sâu hơn về sự hiểu biết của bạn: Danh sách xây dựng với Python's .Append () This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Building Lists With Python's .append() Một phần phụ làm làm gì trong Python?Phương thức append () nối thêm một phần tử vào cuối danh sách.appends an element to the end of the list.
Phương thức append () giải thích với ví dụ là gì?Phương thức Python append () thêm một mục vào cuối danh sách.Nó nối thêm một yếu tố bằng cách sửa đổi danh sách.Phương pháp không trả lại chính nó.Mục này cũng có thể là một danh sách hoặc từ điển tạo ra một danh sách lồng nhau.adds an item to the end of the list. It appends an element by modifying the list. The method does not return itself. The item can also be a list or dictionary which makes a nested list.
Mục đích của một phần phụ là gì?Phương thức nối ().Các .Phương thức nối () lấy một đối tượng làm đối số và thêm nó vào cuối danh sách hiện có.Ví dụ: giả sử bạn tạo một danh sách và bạn muốn thêm một số khác vào nó.takes an object as an argument and adds it to the end of an existing list. For example, suppose you create a list and you want to add another number to it.
Sự khác biệt giữa add () và append () trong python là gì?Câu trả lời ngắn gọn: append () thay đổi danh sách tại chỗ và + trả về một danh sách mới, nó hoàn toàn không ảnh hưởng đến danh sách ban đầu.append() changes the list in-place and + returns a new list, it doesn't affects the original list at all. |