


Comment les astérisques nus définissent-ils les paramètres de mots clés uniquement en Python ?
Comprendre l'astérisque nu dans les listes de paramètres et les paramètres de mots-clés uniquement
En Python, les listes de paramètres peuvent inclure un astérisque nu pour désigner un mot-clé. uniquement des paramètres. Ce concept diffère de l'utilisation d'astérisques précédant les paramètres pour un nombre variable de paramètres.
Astérisque nu et paramètres par mot-clé uniquement
L'astérisque nu (*) dans un paramètre list oblige les appelants à utiliser des arguments nommés. Prenons l'exemple ci-dessous :
def func(*): pass
Si vous essayez d'appeler cette fonction sans spécifier d'arguments nommés, vous rencontrerez une SyntaxError :
>>> func() File "<stdin>", line 1 SyntaxError: named arguments must follow bare *</stdin>
C'est parce que l'astérisque simple exige que tous arguments après qu'il soit nommé.
Raison d'être du mot clé uniquement Paramètres
Les paramètres de mots clés uniquement aident à concevoir des fonctions avec une lisibilité et une documentation améliorées. En forçant les arguments nommés, il devient clair quels paramètres sont requis et quel est leur objectif. Cela peut améliorer la compréhension du code et réduire le risque d'erreurs.
Par exemple, dans la fonction pickle.dump mentionnée dans votre question, le paramètre fix_imports est marqué comme mot-clé uniquement. Cela indique qu'il doit être explicitement nommé lors de l'appel de la fonction :
pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)
Informations supplémentaires
Pour plus de détails sur les astérisques nus et les paramètres de mots clés uniquement, reportez-vous à la documentation Python 3 ou considérez cette réponse Stack Overflow. Ces ressources fournissent des explications et des exemples complets.
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!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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