


Que signifie un astérisque nu (*) dans les listes de paramètres de fonction Python ?
Dévoilement du rôle d'un astérisque nu dans les listes de paramètres : exploration des paramètres « mots-clés uniquement »
En Python, un astérisque nu (* ) précédant un paramètre dans une définition de fonction répond à un objectif spécifique. Cette syntaxe signifie des paramètres « mots-clés uniquement », qui obligent l'appelant à spécifier les valeurs d'argument à l'aide d'arguments nommés.
Comme l'illustre la fonction pickle.dump :
pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)
Le paramètre * est suivi de fix_imports, indiquant que cet argument ne peut être attribué qu'à l'aide de la syntaxe fix_imports=True. Cette restriction garantit que l'appelant fournit explicitement la valeur de ce paramètre, évitant ainsi toute confusion ou erreur potentielle.
Contrairement aux paramètres normaux, qui peuvent être attribués sans spécifier leur nom (par exemple, func(1, 2, 3)) , les paramètres de mots-clés uniquement nécessitent que l'appelant spécifie explicitement le nom de l'argument (par exemple, func(x=1, y=2, z=3)).
Si un appelant tente pour attribuer une valeur à un paramètre de mot-clé uniquement sans spécifier son nom, Python déclenche une SyntaxError. Ce comportement permet d'éviter toute ambiguïté potentielle et garantit que l'appelant fournit des valeurs explicites pour tous les paramètres requis.
Pour plus d'informations et de documentation, reportez-vous à la documentation Python 3 ou explorez la réponse de référence fournie.
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!

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i

ForloopsAreAdvantageSousForkNowiterations et séquences, offrant laimplicité et la réadaptation;

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense


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