


Sortie de fonction de retour ou d'impression
Dans le contexte des fonctions Python, comprendre la distinction entre le retour et l'impression de la sortie est crucial. Bien que les deux actions affichent des données, elles servent des objectifs différents et ont des implications sur la fonctionnalité du code.
Impression
La fonction print() affiche simplement les données fournies sur la console. Il ne stocke pas de données et ne les rend pas disponibles pour une utilisation ultérieure. La sortie est temporaire et disparaît une fois l'exécution du code poursuivie.
Returning
L'instruction return dans une fonction termine l'appel de fonction et "renvoie" les données au demandeur. Les données renvoyées peuvent être affectées à une variable ou utilisées dans des instructions de code ultérieures. Les données renvoyées par une fonction continuent d'exister même après la fin de l'appel de fonction.
Exemple
Considérez la fonction autoparts() suivante :
def autoparts(): parts_dict = {} list_of_parts = open('list_of_parts.txt', 'r') for line in list_of_parts: k, v = line.split() parts_dict[k] = v # Print the dictionary without returning it print(parts_dict)
L'exécution de cette fonction affichera le contenu du dictionnaire parts_dict sur la console :
{'part A': 1, 'part B': 2, ...}
Cependant, le Le dictionnaire lui-même n'est pas accessible en dehors de la fonction autoparts(). Pour le rendre disponible, nous devons renvoyer le dictionnaire à l'aide de l'instruction return :
def autoparts(): parts_dict = {} list_of_parts = open('list_of_parts.txt', 'r') for line in list_of_parts: k, v = line.split() parts_dict[k] = v # Return the dictionary return parts_dict
Maintenant, nous pouvons attribuer le dictionnaire renvoyé à une variable dans le code appelant :
my_auto_parts = autoparts() print(my_auto_parts['engine']) # Output: Value associated with 'engine' key
En renvoyant le dictionnaire, nous pouvons accéder et manipuler son contenu même après la fin de l'exécution de la fonction autoparts().
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!

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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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ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

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