


Was ist der *-Operator von Python und wie entpackt er Argumentlisten und Iterables?
Pythons Entpackoperator: Eine umfassende Erklärung
Der Sternchenoperator (*) spielt in Python eine wichtige Rolle beim Entpacken von Argumentlisten. Der genaue Name kann jedoch Verwirrung stiften.
Argumentlisten entpacken
Der *-Operator ermöglicht einer Funktion, mehrere Positions- oder Schlüsselwortargumente als ein einzelnes Tupel zu empfangen oder Wörterbuch. Zum Beispiel:
def my_func(a, b, *args): pass
Hier entpackt args alle zusätzlichen Positionsargumente in ein Tupel. In ähnlicher Weise entpackt *kwargs Schlüsselwortargumente in ein Wörterbuch.
Benennung des Operators
Während der Operator in anderen Programmiersprachen oft als „Splat“ bezeichnet wird Wie Ruby und Perl 6 verwendet die Python-Dokumentation den Begriff „Argumentlisten entpacken“. Es beschreibt genau die Funktionalität des Operators.
Andere Terminologie
Über das Entpacken von Argumentlisten hinaus wird der *-Operator auch verwendet für:
- Iterable Unpacking: Entpackt ein einzelnes Iterable in seine Elemente. Zum Beispiel:
my_list = [1, 2, 3] a, b, c = *my_list
- Dictionary Unpacking: Entpackt ein Wörterbuch in einzelne Schlüssel-Wert-Paare. Zum Beispiel:
my_dict = {'name': 'John', 'age': 30} name, age = **my_dict
Fazit
Der Python *-Operator ist ein wesentliches Werkzeug zum Bearbeiten von Argumentlisten und Iterables. Sein Hauptname ist „Unpacking Argument Lists“, was seine Fähigkeit hervorhebt, mehrere Argumente in einen einzigen Container zu entpacken. In diesen Kontexten kann es jedoch auch als iterierbares Entpacken oder Wörterbuch-Entpacken bezeichnet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der *-Operator von Python und wie entpackt er Argumentlisten und Iterables?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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