


Comment puis-je transmettre un nombre variable d'arguments aux fonctions Python ?
Passer des arguments variables aux fonctions en Python
Contrairement aux langages tels que C ou C, les fonctions en Python acceptent traditionnellement un nombre fixe d'arguments . Cependant, vous pouvez obtenir quelque chose de similaire aux listes d'arguments variables en utilisant la syntaxe *args.
Arguments sans mot-clé : en utilisant *args
Pour les arguments sans mot-clé, vous peut utiliser *args comme espace réservé à l'argument. Cela vous permet d'accepter n'importe quel nombre d'arguments sous forme de tuple.
def manyArgs(*args): print("I was called with", len(args), "arguments:", args) >>> manyArgs(1) I was called with 1 arguments: (1,) >>> manyArgs(1, 2, 3) I was called with 3 arguments: (1, 2, 3)
Comme le démontre l'exemple, Python décompresse les arguments dans un tuple, facilement disponible pour le traitement.
Arguments de mots clés : arguments réels séparés
Pour les arguments de mots clés, vous devez les accepter comme arguments réels distincts. Par exemple, la fonction suivante accepte deux arguments de mot-clé, x et y, suivis d'arguments variables non-mot-clés via *args :
def myFunc(x, y, *args): pass
Cette approche vous permet de combiner des arguments fixes et variables dans une seule signature de fonction. .
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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Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

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CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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