help() 出力にスラッシュが表示される場合: 位置のみのパラメーター
Python の help() 関数を使用して署名を調べる場合メソッドまたは関数では、出力の閉じ括弧の前にスラッシュ (/) が現れることがあります。この記号は、関数の位置限定パラメーターの終わりを示します。
位置限定パラメーターとは何ですか?
位置限定パラメーターは、キーワードとして渡すことができないパラメーターです。引数。関数またはメソッドを呼び出すときは、正しい位置の順序で指定する必要があります。
Python 3.3 より前は、位置のみのパラメーターは Python 言語で正式にサポートされていませんでした。ただし、Argument Clinic ツールを使用して C 拡張機能で定義することもできます。
Python 3.8 では、位置のみのパラメーターが言語仕様の一部として正式に導入されました。これらは、C 拡張機能と純粋な Python コードの両方でサポートされるようになりました。
位置のみのパラメーターの使用方法
位置のみのパラメーターを定義するには、スラッシュを配置するだけです。 (/) を関数シグネチャの最後の位置パラメータの後に単独で行に記述します。例:
def my_function(a, b, /): pass
この例では、a と b は位置パラメータですが、スラッシュは、それ以降のパラメータは位置のみである必要があることを示しています。
位置パラメータの利点パラメータのみ
位置のみのパラメータを使用すると、いくつかの機能を提供できます。利点:
- よりわかりやすく明確な API: 特定のパラメーターのキーワード引数の使用を制限することで、関数のシグネチャをより簡潔で読みやすくすることができます。
- 一貫した実装: 位置のみのパラメーターにより、ラップする Python モジュールのより一貫した実装が可能になります。 C コード。
- 高速コード: 位置のみのパラメーターでは必要な処理が少なくなるため、Python コードの実行時間が短縮されます。
以上がPython の「help()」出力のスラッシュは何を意味しますか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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