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Funktionsanmerkungen in Python: Die Bedeutung von -> in Funktionsdefinitionen
In Python 3.3 wurde eine neue und ziemlich merkwürdige Funktion in die Sprache eingeführt Grammatik: Das Vorhandensein eines optionalen „Pfeil“-Blocks in Funktionsdefinitionen. Dieses mit -> gekennzeichnete Syntaxelement hat Neugier geweckt und Fragen zu seinem Inhalt aufgeworfen Bedeutung.
Zweck von ->
Der Pfeilblock dient zusammen mit dem zugehörigen Test als Funktionsanmerkung. Funktionsanmerkungen liefern zusätzliche Metadaten über das erwartete Verhalten einer Funktion, insbesondere ihrer Parameter und Rückgabe Werte.
Syntax
Die Syntax für Funktionsanmerkungen lautet wie folgt:
def f(parameter1: type1, parameter2: type2, ..., parameterN: typeN) -> type_return: suite
Wobei:
- Parameter1, Parameter2, ..., ParameterN sind die Funktionsparameter.
- Typ1, Typ2, ..., typeN sind Annotationen, die die erwarteten Typen der entsprechenden Parameter beschreiben.
- type_return ist eine Annotation, die den erwarteten Rückgabetyp der Funktion beschreibt.
Verwendung
Funktionsanmerkungen können für verschiedene Zwecke verwendet werden, darunter:
- Typprüfung: Anmerkungen ermöglichen die Überprüfung von Argumenttypen und dem Rückgabetyp einer Funktion.
- Dokumentation: Anmerkungen können zusätzliche Informationen über die beabsichtigte Verwendung von Funktionsparametern und die erwartete Ausgabe liefern.
- Codelesbarkeit: Anmerkungen Helfen Sie dabei, das Verständnis und die Wartbarkeit des Codes zu verbessern, indem Sie das beabsichtigte Verhalten von Funktionen festlegen explizit.
Einschränkungen
Es ist wichtig zu beachten, dass Funktionsanmerkungen rein informativer Natur sind und keinen Einfluss auf das Laufzeitverhalten einer Funktion haben. Darüber hinaus werden sie derzeit nur begrenzt im Python-Ökosystem unterstützt. Sie sind jedoch eine vielversprechende Funktion, die beim Definieren von Funktionen in Python zusätzliche Ausdruckskraft und Flexibilität bietet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas bedeuten die Pfeile (`->`) in Python-Funktionsdefinitionen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

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Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

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