


Déballage des arguments en Python : navigation et *
Déballage de séquences uniques : le rôle de *
Un seul astérisque ( *) joue un rôle crucial dans le décompression d'une séquence ou d'une collection en arguments de position. Prenons l'exemple suivant :
def add(a, b): return a + b values = (1, 2) s = add(*values) # Equivalent to: s = add(1, 2)
En utilisant l'opérateur *, nous décompressons efficacement le tuple de valeurs et passons ses éléments (1 et 2) comme arguments à la fonction add. Ceci est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des séquences de longueur variable.
Déballage des dictionnaires : le pouvoir de **
Le double astérisque (**) sert un objectif similaire mais pour les dictionnaires, vous permettant de fournir des valeurs pour les arguments nommés. Prenons cet exemple :
values = { 'a': 1, 'b': 2 } s = add(**values) # Equivalent to: s = add(a=1, b=2)
Ici, l'opérateur ** décompresse le dictionnaire de valeurs, extrayant les paires clé-valeur et les utilisant pour définir les arguments de mot-clé correspondants dans l'appel de fonction add.
Synergie de et *
Il est à noter que les deux opérateurs peuvent être combinés dans un même appel de fonction. Considérez le scénario suivant :
def sum(a, b, c, d): return a + b + c + d values1 = (1, 2) values2 = { 'c': 10, 'd': 15 } s = add(*values1, **values2) # Equivalent to: s = sum(1, 2, c=10, d=15)
Cet appel décompresse efficacement les valeurs 1 dans les deux premiers arguments de position (a et b) et les valeurs2 dans les arguments de mots-clés restants (c et d).
Implications sur l'implémentation et les performances :
Python implémente ce comportement grâce à une combinaison de liaison d'arguments de fonction et de génération d'appels dynamiques. L'utilisation de et * permet l'appel flexible de fonctions avec des arguments de longueur variable, conduisant à un code à la fois concis et polyvalent. Cependant, il est important de noter qu'une utilisation excessive de ces opérateurs peut potentiellement avoir un impact sur les performances, en particulier lorsqu'elle est associée à des appels de fonctions à haute fréquence.
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!

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

Dans Python, vous pouvez utiliser pour les boucles, énumérer et les compréhensions de liste pour traverser les listes; En Java, vous pouvez utiliser des boucles traditionnelles et améliorées pour les boucles pour traverser les tableaux. 1. Les méthodes de traversée de la liste Python incluent: pour la compréhension de la boucle, de l'énumération et de la liste. 2. Les méthodes de traversée du tableau Java comprennent: traditionnel pour la boucle et amélioré pour la boucle.

L'article traite de la nouvelle instruction "Match" de Python introduite dans la version 3.10, qui constitue un équivalent pour les instructions de commutation dans d'autres langues. Il améliore la lisibilité du code et offre des avantages de performance par rapport aux if-elif-el traditionnels

Les groupes d'exception dans Python 3.11 permettent de gérer plusieurs exceptions simultanément, améliorant la gestion des erreurs dans des scénarios simultanés et des opérations complexes.

Les annotations de fonction dans Python ajoutent des métadonnées aux fonctions pour la vérification de type, la documentation et la prise en charge de l'IDE. Ils améliorent la lisibilité du code, la maintenance et sont cruciaux dans le développement de l'API, la science des données et la création de bibliothèques.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

mPDF
mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft
