目次
1. Python कोappend
मेथड भनेको के हो
append
मेथड Python को सूची सञ्चालनमा आधारभूत तथा महत्वपूर्ण सुविधा हो। यो मेथड प्रयोग गर्दा सूचीको अन्त्यमा नयाँ तत्व थप्न सकिन्छ। यसले गतिशील रूपमा सूची निर्माण गर्न वा डेटा सङ्कलन गर्दा अत्यन्त उपयोगी हुन्छ।1.1 आधारभूत प्रयोग विधि
append
को प्रयोग अत्यन्त सरल छ। सूचीमा append()
मेथड कल गरेर, त्यसको आर्गुमेन्टका रूपमा थप्न चाहिएको तत्व पास गर्नुहोस्।fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
fruits.append('orange')
print(fruits)
यो कोड चलाउँदा, सूचीको अन्त्यमा ‘orange’ थपिन्छ, र आउटपुट यस प्रकार हुन्छ।['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
2. append
को प्रयोग गर्ने तरिका र सावधानीहरू
append
मेथड सजिलै प्रयोग गर्न सकिन्छ, तर केही सावधानीहरू छन्। विशेष गरी, append
भनेको सूचीको अन्त्यमा एकवटा तत्व थप्ने मेथड हो, र पूरै सूची नै थप्ने होइन भन्ने कुरा महत्वपूर्ण छ।2.1 पूरै सूची थप्दा सावधानी
append
मेथड प्रयोग गर्दा, नयाँ सूची एकवटा तत्वको रूपमा विद्यमान सूचीमा थपिन्छ। यसलाई टारेर सूचीका सबै तत्वहरूलाई छुट्टाछुट्टै थप्न चाहनुहुन्छ भने, extend
मेथड प्रयोग गर्नुहोस्।numbers = [1, 2, 3]
numbers.append([4, 5])
print(numbers)
आउटपुट यसरी हुन्छ।[1, 2, 3, [4, 5]]
यहाँ [4, 5]
एकवटा तत्वको रूपमा थपिएको छ भन्ने कुरा पुष्टि गर्न सकिन्छ।3. append
र अन्य मेथडहरूसँगको तुलना
सूचीमा तत्व थप्ने तरिका धेरै छन्, append
बाहेक extend
र insert
जस्ता मेथडहरू पनि हुन्छन्। यी मेथडहरूलाई कहिले कसरी प्रयोग गर्ने कुरा बुझ्दा, अझ कार्यक्षम सूची सञ्चालन सम्भव हुन्छ।3.1 extend
मेथड
extend
मेथड सूचीमा अर्को सूची वा ट्युपलका प्रत्येक तत्वलाई छुट्टाछुट्टै थप्न प्रयोग हुन्छ।numbers = [1, 2, 3]
numbers.extend([4, 5])
print(numbers)
आउटपुट यस प्रकार छ।[1, 2, 3, 4, 5]
extend
ले प्रत्येक तत्वलाई छुट्टाछुट्टै थप्ने भएकाले, सूची नेस्ट नहुने गरी सिधै जोडिन्छ।3.2 insert
मेथड
insert
मेथड, सूचीको विशिष्ट स्थानमा तत्व थप्न चाहिँदा प्रयोग हुन्छ। append
भन्दा भिन्न रूपमा, सूचीको कुनै पनि स्थानमा तत्व सम्मिलित गर्न सकिन्छ।numbers = [1, 2, 3]
numbers.insert(1, 'new')
print(numbers)
आउटपुट यस प्रकार छ।[1, 'new', 2, 3]
4. append
को व्यावहारिक उदाहरण
append
मेथड विशेषगरी लूपसँग संयोजन गरेर सूचीलाई गतिशील रूपमा निर्माण गर्दा उपयोगी हुन्छ। उदाहरणका लागि, प्रयोगकर्ताबाट इनपुट लिँदा वा डेटा सङ्कलन गर्दा यसलाई प्रयोग गर्न सकिन्छ।4.1 लूप र append
को प्रयोग
लूप र append
लाई संयोजन गर्दा, धेरैवटा तत्वहरूलाई क्रमशः सूचीमा थप्न सकिन्छ।numbers = []
for i in range(5):
numbers.append(i)
print(numbers)
यस कोडको आउटपुट निम्नानुसार हुन्छ।[0, 1, 2, 3, 4]
5. append
को आन्तरिक कार्यप्रणाली र प्रदर्शन
append
मेथडले सूचीको अन्त्यमा तत्व थप्ने भएकाले, औसतमा O(1) समय जटिलतामा कुशल हुन्छ। तर, Python को सूची आन्तरिक रूपमा एरेका रूपमा कार्यान्वयन गरिएको भएकाले, सूचीको आकारले विशेष थ्रेसहोल्ड पार गरेपछि पुनः आवंटन आवश्यक पर्न सक्छ। यस कारण, अत्यन्त ठूलो सूचीमा append
अपरेसनहरू ठूला मात्रामा चलाउँदा, कहिलेकाहीँ प्रदर्शनमा गिरावट देखिन सक्छ।5.1 प्रदर्शनको अनुकूलन
धेरै मात्रामा डाटासँग काम गर्दा,append
अपरेसन धेरै हुने सम्भावना भएकाले, डाटा थप्ने काम दक्षतापूर्वक होस् भनी सूचीको प्रारम्भिक आकार अनुमान गरेर राख्ने वा वैकल्पिक डाटा संरचना (उदाहरणका लागि, collections.deque
) प्रयोग गर्ने कुरा पनि विचार गर्नुपर्छ। deque
ले सुरु र अन्त्य दुवैबाट तत्व थप्न/हटाउन कुशलतापूर्वक गर्न सक्ने भएकाले, क्यु वा स्ट्याकको रूपमा प्रयोग गर्न उपयुक्त छ।6. append
का वैकल्पिक उपायहरू र उत्तम अभ्यासहरू
append
सूचीको अन्त्यमा अवयव थप्नका लागि सबैभन्दा उपयुक्त तरिका हो, तर हरेक परिस्थितिमा सधैं उत्तम हुन्छ भन्ने हुँदैन। विशेष स्थानमा अवयव थप्ने वा अन्य डेटा संरचना प्रयोग गर्ने अवस्थाबारे पनि विचार गर्नु महत्त्वपूर्ण छ।6.1 अन्य डेटा संरचनाको प्रयोग
उदाहरणका लागि, सुरूमा अवयव थप्नुपर्ने भएcollections.deque
प्रयोग गर्नु कार्यक्षम हुन्छ। त्यस्तै, सेटसम्बन्धी अपरेशनहरू गर्नुपर्दा set
प्रयोग गर्ने आदि, डेटाको विशेषताअनुसार डेटा संरचना छनोट गर्नु प्रदर्शन सुधारमा योगदान पुर्याउँछ।7. सारांश
append
मेथड Python मा सूचीहरूसँग काम गर्दा अत्यन्त उपयोगी र सरल मेथड हो। तर यसको प्रयोग, आन्तरिक कार्यविधि, र अन्य मेथड तथा डेटा संरचनासँगका भिन्नताहरू बुझ्दा अझ कार्यकुशल र सजिलै पढिने कोड लेख्न सकिन्छ। प्रदर्शनको दृष्टिकोणबाट पनि, append
को प्रयोग सही रूपमा बुझ्नु र आवश्यकता अनुसार अन्य मेथड वा डेटा संरचना उपयुक्त रूपमा चयन गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। यो लेखमा, append
मेथडको आधारभूत प्रयोगदेखि आन्तरिक कार्यविधि र प्रदर्शनका पक्षहरूसम्म विस्तृत रूपमा व्याख्या गरेका छौं। थप गरिएको दृश्यात्मक तत्वहरू र डेटा संरचना चयनसम्बन्धी विस्तृत जानकारी समेत समेटेर, पाठकहरूले व्यवहारिक सीप हासिल गर्न सक्ने खालको सामग्री बनेको छ।