関数内の関数名の検索
プログラマーは、特に動的関数を扱う場合、現在実行している関数の名前を知る必要があることがよくあります。プログラミングまたはイントロスペクションのタスク。関数自体内から関数名にアクセスするにはどうすればよいですか?
検査モジュールの利用
Python の検査モジュールは、現在のスタック フレームに関する洞察を提供し、これを可能にします。実行時に関数名を決定します。
ソリューション
<code class="python">import inspect def foo(): print(inspect.stack()[0][3]) # prints the name of the current function print(inspect.stack()[1][3]) # prints the name of the caller function foo()</code>
出力
foo <module_caller_of_foo></module_caller_of_foo>
コードでは、 Inspection.stack() 関数を使用して、現在のスタック フレームに関する情報を取得します。スタックの最初の要素は現在のフレームを表し、3 番目の要素には関数名が含まれます。
この手法を理解することで、プログラマーはコードをより適切に制御できるようになり、保守性と柔軟性を向上させることができます。
以上がPython の関数内から関数名にアクセスする方法は?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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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