引数の順序付けにおける構文エラーを理解する
Python で関数を定義する場合、デフォルトの引数の配置には厳密なルールがあります。この記事では、関数定義でデフォルト以外の引数をデフォルト引数の後に続けることができない理由について説明します。
Python の構文によれば、すべての必須パラメータはデフォルト パラメータの前に置く必要があります。これは、デフォルトの引数が関数呼び出し中に省略できるオプションの値を表すためです。混合モードが許可されると、インタプリタは構文の曖昧さに遭遇することになります。たとえば、次の関数について考えてみましょう。
def fun1(a="who is you", b="True", x, y): print(a, b, x, y)
この宣言では、関数は 4 つの引数を受け入れ、最初の 2 つはデフォルト値を持ちます。ただし、「a」と「b」の前に「x」と「y」を置くと混乱が生じます。 'x' と 'y' が順序どおりに提供されなかった場合、インタプリタはどの値に対応するかをどのように判断しますか?
この問題を解決するために、デフォルト以外の引数がデフォルトの引数の後に続いた場合、Python は SyntaxError を発生させます。このルールを強制することにより、インタプリタは引数の割り当てに曖昧さが存在しないことを保証します。
対照的に、関数を次のように定義すると、
def fun1(x, y, a="who is you", b="True"): print(a, b, x, y)
ここでは、'x' と ' y' は必須パラメータになり、'a' と 'b' にはデフォルト値が設定されます。この順序により、通常の位置呼び出しまたはキーワード引数の両方を曖昧さなく呼び出すことができます。
キーワード引数では、順序が正しくない、または欠落している引数の割り当てが可能です。ただし、デフォルトの引数と組み合わせて使用すると、欠落している引数を「スキップ」するために使用することもできます。たとえば、最後の関数定義では、次のように呼び出すことができます:
fun1(1, a="ok") # Skips 'y' and assigns '1' to 'x' fun1(1, b="ok") # Skips 'y' and 'a'
この構文は、キーワード引数の柔軟性と、Python 関数における適切なパラメーター順序の重要性を強調しています。
以上がPython 関数でデフォルト以外の引数をデフォルトの引数の後に続けることができないのはなぜですか?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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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