1.Python中也有像C++一样的默认缺省函数
def foo(text,num=0):
print text,num
foo("asd") #asd 0
foo("def",100) #def 100
定义有默认参数的函数时,这些默认值参数 位置必须都在非默认值参数后面。
调用时提供默认值参数值时,使用提供的值,否则使用默认值。
2.Python可以根据参数名传参数
def foo(ip,port):
print "%s:%d" % (ip,port)
foo("192.168.1.0",3306) #192.168.1.0:3306
foo(port=8080,ip="127.0.0.1") #127.0.0.1:8080
第4行,没有指定参数名,按照顺序传参数。
第5行,指定参数名,可以按照参数名称传参数。
3.可变长度参数
#coding:utf-8 #设置python文件的编码为utf-8,这样就可以写入中文注释
def foo(arg1,*tupleArg,**dictArg):
print "arg1=",arg1 #formal_args
print "tupleArg=",tupleArg #()
print "dictArg=",dictArg #[]
foo("formal_args")
上面函数中的参数,tupleArg前面“*”表示这个参数是一个元组参数,从程序的输出可以看出,默认值为();dicrtArg前面有“**”表示这个字典参数(键值对参数)。可以把tupleArg、dictArg看成两个默认参数。多余的非关键字参数,函数调用时被放在元组参数tupleArg中;多余的关键字参数,函数调用时被放字典参数dictArg中。
下面是可变长参数的一些用法:
#coding:utf-8 #设置python文件的编码为utf-8,这样就可以写入中文注释
def foo(arg1,arg2="OK",*tupleArg,**dictArg):
print "arg1=",arg1
print "arg2=",arg2
for i,element in enumerate(tupleArg):
print "tupleArg %d-->%s" % (i,str(element))
for key in dictArg:
print "dictArg %s-->%s" %(key,dictArg[key])
myList=["my1","my2"]
myDict={"name":"Tom","age":22}
foo("formal_args",arg2="argSecond",a=1)
print "*"*40
foo(123,myList,myDict)
print "*"*40
foo(123,rt=123,*myList,**myDict)
输出为:
从上面的程序可以看出:
(1)如代码第16行。
参数中如果使用“*”元组参数或者“**”字典参数,这两种参数应该放在参数列表最后。并且“*”元组参数位于“**”字典参数之前。
关键字参数rt=123,因为函数foo(arg1,arg2="OK",*tupleArg,**dictArg)中没有rt参数,所以最后也归到字典参数中。
(2)如代码第14行。
元组对象前面如果不带“*”、字典对象如果前面不带“**”,则作为普通的对象传递参数。
多余的普通参数,在foo(123,myList,myDict)中,123赋给参数arg1,myList赋给参数arg2,多余的参数myDict默认为元组赋给myList。

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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