Python における再帰関数と何も返さない [重複]
Python では、再帰関数は複雑な問題を解決するための効果的なツールとなり得ます。ただし、予期しない結果を避けるために、再帰の仕組みを理解することが重要です。
次のコード スニペットを考えてみましょう:
def get_path(dictionary, rqfile, prefix=[]): for filename in dictionary.keys(): path = prefix + [filename] if not isinstance(dictionary[filename], dict): if rqfile in str(os.path.join(*path)): return str(os.path.join(*path)) else: get_path(directory[filename], rqfile, path)
この関数は、ネストされたファイル内の特定のファイルへのパスを返すことを目的としています。辞書。ただし、実行すると、予期されたパスの代わりに None が返されるという問題が発生します。
問題は、再帰呼び出しの処理にあります。再帰を正しく実装するには、再帰呼び出しの結果を呼び出し元の関数に返す必要があります。この場合、else ブロック内で実行する必要があります:
else: return get_path(directory[filename], rqfile, path)
これにより、関数は結果を再帰チェーンに伝播し、最終的に呼び出し元にパスを返します。
あるいは、else ブロックを削除し、常に for ループの最後で返すことでも問題を解決できます。
for filename in dictionary.keys(): path = prefix + [filename] if not isinstance(dictionary[filename], dict): if rqfile in str(os.path.join(*path)): return str(os.path.join(*path)) return get_path(directory[filename], rqfile, path)
一貫して再帰的な結果を返すことにより、関数はパスを正しく取得して返すことができるようになりました。目的のファイル。
以上が再帰的な Python 関数が予期したパスではなく何も返さ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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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