


Python での複数の箇条書きの作成: オーバーロードのない解決策
はじめに
Python は関数のオーバーロードをサポートしていないため、さまざまな型を作成するときに問題が発生しますゲームの弾丸。この記事では、複数のディスパッチ 手法を使用した解決策を提供することを目的としています。
複数のディスパッチについて
メソッドのオーバーロードにはデータ型に基づいてコンパイル時に関数を選択する必要がありますが、Python にはその機能がありません。この機能。ただし、複数のディスパッチ、つまりマルチメソッドを使用すると、複数の引数の動的な型に基づいて実行時に関数を選択できます。
Python の複数のディスパッチ
multipledispatch パッケージは、Python での複数のディスパッチを有効にします。使用方法は次のとおりです:
from multipledispatch import dispatch from collections import namedtuple
カスタム データ型の定義:
Sprite = namedtuple('Sprite', ['name']) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z']) Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
複数のブレット関数の定義
期待される引数を指定する @dispatch アノテーションを使用して複数の関数を作成タイプ:
@dispatch(Sprite, Point, Vector, int) def add_bullet(sprite, start, direction, speed): # Code ... @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float) def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration): # Code ...
など、さまざまな
使用例
sprite = Sprite('Turtle') start = Point(1,2) direction = Vector(1,1,1) speed = 100 #km/h acceleration = 5.0 #m/s**2 curve = Curve(3, 1, 4) headto = Point(100, 100) add_bullet(sprite, start, direction, speed) add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration) add_bullet(sprite, lambda sprite: sprite.x * 2) add_bullet(sprite, curve, speed)
各関数は、一致する引数の型に従って呼び出され、箇条書き作成の問題に対する解決策が提供されます。
以上が複数のディスパッチを使用すると、関数のオーバーロードを行わずに Python で複数の箇条書きタイプを作成する問題をどのように解決できるでしょうか?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。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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