関数パラメータ内の元の変数名を取得する
Python では、通常、次のように渡された変数の元の変数名を取得することはできません。関数へのパラメータ。これは、関数呼び出しが名前ではなく参照によって値を渡すためです。
ただし、検査モジュールを使用する回避策が存在します。複雑さと破損の可能性があるため推奨されませんが、考えられる解決策を示します:
<code class="python">import inspect def foo(a, f, b): frame = inspect.currentframe() frame = inspect.getouterframes(frame)[1] string = inspect.getframeinfo(frame[0]).code_context[0].strip() args = string[string.find('(') + 1:-1].split(',') names = [] for i in args: if i.find('=') != -1: names.append(i.split('=')[1].strip()) else: names.append(i) print(names) def main(): e = 1 c = 2 foo(e, 1000, b=c) main()</code>
出力:
['e', '1000', 'c']
この例では、検査モジュールは次の目的で使用されます。現在のフレームを取得してコード コンテキストを検査すると、関数呼び出しから引数名を抽出できるようになります。この解決策は簡単ではないため、教育目的でのみ考慮する必要があることに注意してください。
以上がPython 関数に渡された元の変数名を取得できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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