


Wenn wir Code verwenden, um eine kleine Funktion zu implementieren, ihn aber im Programmcode wiederverwenden möchten, können wir den Code nicht überall im Code einfügen, da dies gegen das DRY-Prinzip in der Softwareentwicklung verstößt. Python bietet Funktionsfunktionen, die einige unserer Funktionen in eine Funktion abstrahieren können, um Programmaufrufe zu erleichtern, oder sie für die Verwendung durch andere Module bereitstellen können.
Funktion ist ein organisiertes, wiederverwendbares Codesegment, das zur Implementierung einer einzelnen oder verwandten Funktion verwendet wird. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial) Die Funktion
kann die Modularität der Anwendung und die Wiederverwendungsrate des Codes verbessern.
Python verwendet das Schlüsselwort def, um die Funktionsdefinition zu starten , gefolgt vom Funktionsnamen. In den Klammern stehen die Parameter der Funktion und darin die spezifischen Funktionsimplementierungscodes Wenn eine Funktion einen Rückgabewert hat, wird return im Logikcode in Ausdrücken verwendet.
def function_name(parameters):<br> expressions<br>
Beispiel:
def function():<br> print('This is a function')<br> a = 1+2 <br> print(a)<br>
Oben haben wir eine Funktion namens Funktion definiert. Die Funktion akzeptiert keine Parameter, daher sind die Klammern leer, gefolgt vom Funktionscode.
Wenn Sie das Skript ausführen, werden Sie feststellen, dass keine Ausgabe erfolgt, da wir die Funktion nur definiert, aber nicht ausgeführt haben. Zu diesem Zeitpunkt geben wir den Funktionsaufruf function() in die Python-Eingabeaufforderung ein. Beachten Sie, dass die Klammern im Funktionsaufruf nicht weggelassen werden dürfen.
Dann wird der Funktionscode innerhalb der Funktion ausgeführt und das Ausgabeergebnis ist:
This is a function<br>3<br>
Weitere technische Artikel zu Python finden Sie in der Spalte Python-Tutorial lernen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Schlüsselwörter für die Funktionsdefinition in Python sind. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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