


Comment spécifier plusieurs types de retour avec des indications de type en Python ?
Spécification de plusieurs types de retour avec des indices de type en Python
Les indices de type de Python vous permettent de spécifier les types de données attendus pour les paramètres de fonction et les valeurs de retour . Lorsqu'une fonction peut renvoyer plusieurs types, la question se pose de savoir comment la représenter avec précision dans les indices de type.
Type Union (Python 3.10 et versions ultérieures)
Dans Python 3.10 et versions ultérieures, le | L’opérateur peut être utilisé pour créer un type d’union. Cela permet une notation concise et claire pour plusieurs types de retour. Par exemple :
def foo(client_id: str) -> list | bool:
Cela indique que la fonction foo peut renvoyer soit une liste, soit un booléen.
Typing.Union (versions Python antérieures)
Pour les versions antérieures de Python, la classe typing.Union doit être utilisée :
from typing import Union def foo(client_id: str) -> Union[list, bool]:
Limitations
Il est important de noter que les indications de type en Python ne sont pas appliqué au moment de l’exécution. Par conséquent, il sert d’aide au développement plutôt que de mécanisme strict de vérification de type. Les fonctions peuvent toujours renvoyer des types inattendus, comme illustré ci-dessous :
>>> def foo(a: str) -> list: ... return "Works" ... >>> foo(1) 'Works'
Dans ce cas, bien que la fonction soit annotée pour renvoyer une liste, elle renvoie une chaîne. Cependant, l'attribut annotations reflétera le type de retour prévu :
>>> foo.__annotations__ {'return': <class>, 'a': <class>}</class></class>
Reportez-vous à la PEP 483 pour plus de détails sur les astuces de type en Python. Pour plus d'informations, pensez à lire « Que sont les indices de type dans Python 3.5 ? » Grâce à ces techniques, vous pouvez spécifier avec précision plusieurs types de retour dans votre code Python, améliorant ainsi sa lisibilité et sa maintenabilité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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