


Wie kann ich verhindern, dass rekursive Funktionen in Python „None' zurückgeben?
Lösen des None-Return-Problems in rekursiven Funktionen
Beim Umgang mit rekursiven Funktionen ist die Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Return-Behandlung von entscheidender Bedeutung, um unerwartete None-Werte zu vermeiden. Betrachten Sie die folgende Funktion, die Benutzer wiederholt auffordert, entweder „a“ oder „b“ einzugeben:
def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var != "a" and my_var != "b": print('You didn\'t type "a" or "b". Try again.') get_input() else: return my_var print('got input:', get_input())
Wenn Benutzer „a“ oder „b“ richtig eingeben, funktioniert die Funktion wie erwartet, aber wenn sie eingeben Wenn Sie jedes andere Zeichen eingeben, gibt die Funktion eine Fehlermeldung aus und ruft sich selbst rekursiv auf. Allerdings gibt der rekursive Aufruf die gesammelte Eingabe nicht korrekt zurück.
Das Problem entsteht dadurch, dass der rekursive Aufruf nicht mit einer Return-Anweisung beendet wird, wenn die Eingabe nicht „a“ oder „b“ ist. Python interpretiert dies als Erreichen des Endes der Funktion und gibt implizit None zurück. Dieses Verhalten ähnelt:
def f(x): pass print(f(20)) # Implicitly returns None
Um dieses Problem zu beheben, muss man die if-Anweisung ändern, um das Ergebnis des rekursiven get_input()-Aufrufs zurückzugeben:
if my_var != "a" and my_var != "b": print('You didn\'t type "a" or "b". Try again.') return get_input()
Indem man dies einbezieht Anpassung gibt die Funktion die Eingabe auch dann korrekt zurück, wenn Benutzer falsche Zeichen eingeben und ihre Eingabe dann korrigieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich verhindern, dass rekursive Funktionen in Python „None' zurückgeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
