


Was ist eine Funktion vom Typ Python? Beispiel für die Verwendung einer Typfunktion
Im heutigen Artikel werfen wir einen Blick auf die Python-Wörterbuchfunktion. In diesem Artikel werde ich die Python-Typ-Funktion erklären und ihre Funktionen zeigen. Okay, beginnen wir ohne weitere Umschweife mit dem Artikel.
Was ist die Python-Typfunktion?
Beschreibung
Python Dictionary (Dictionary) type()-Funktion gibt die Eingabe zurück Variablentyp, gibt den Wörterbuchtyp zurück, wenn die Variable ein Wörterbuch ist.
Syntax
type()-Methodensyntax:
type(dict)
Parameter
dict - - Wörterbuch.
Rückgabewert
Gibt den Typ der Eingabevariable zurück.
Beispiele zur Verwendung von Python-Typfunktionen
Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Funktion type() verwendet wird:
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}; print "Variable Type : %s" % type (dict)
Das Ausgabeergebnis des obigen Beispiels lautet:
Variable Type : <type 'dict'>
Das Obige ist der gesamte Inhalt dieses Artikels, der in Python integrierte Wörterbuchfunktionstyp. Ich hoffe, dass das, was ich gesagt habe, und die Beispiele, die ich gegeben habe, für Sie hilfreich sein können.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte Python-Tutorial auf der chinesischen PHP-Website.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist eine Funktion vom Typ Python? Beispiel für die Verwendung einer Typfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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