Python 関数から複数の値を返す最良の方法は?-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

Python 関数から複数の値を返す最良の方法は?

Susan Sarandon

Dec 19, 2024 am 11:10 AM

How to Best Return Multiple Values from a Python Function?

Python 関数から複数の値を返す代替案: 詳細な分析

Python では、関数から複数の値を返す方法にはいくつかのオプションがあり、それぞれに独自の利点があり、欠点。この記事では、さまざまなメソッドを詳しく掘り下げ、その意味とさまざまなユースケースへの適合性を探ります。

タプルの使用

タプルは、複数の値を返す簡単な方法です。ただし、値の数が増えると、順序を覚えるのが面倒になり、混乱が生じる可能性があります。さらに、タプルの解凍は面倒な場合があります。

辞書の使用

辞書を使用すると、より構造化されたアプローチが提供され、値を任意のキーにマッピングできます。これにより、特定の値の抽出が便利になり、解凍の必要がなくなります。

クラスの使用

戻り値を保持する専用のクラスを作成すると、オブジェクト指向構造が導入されます。これにより、カプセル化とカスタム機能の追加が可能になります。また、メモリ最適化のための slots 属性の使用もサポートしています。

データクラスの使用 (Python 3.7)

データクラスは、自動生成を提供することでクラスアプローチを拡張します。特別なメソッド、注釈の入力、その他の便利なツールを紹介します。これにより、構造化データオブジェクトの作成が簡素化されます。

リストの使用

リストは、複数の値を蓄積して返す簡単な方法を提供します。タプルほど一般的ではありませんが、このメソッドは、厳密に型指定された要素が必要な場合には適していません。

どのメソッドが最適ですか?

メソッドの選択は、アプリケーションの特定の要件によって異なります。

タプル: 少数の単純な値には適していますが、次のような場合には推奨されません。複雑な値または多数の値。
辞書: キーによって値にアクセスする必要がある場合、または値の数が動的である場合に最適です。
クラス: カプセル化、カスタマイズ、メモリの最適化を提供します。戻り値が自然オブジェクトからなる場合に役立ちます。
データクラス: Python 3.7 サポートを使用して構造化データオブジェクトを作成する便利な方法。
リスト:さまざまな数の均質な要素を収集するのに適しています。強い型指定が必要な場合は推奨されません。

さらに、Python は、タプルの利点と名前で値にアクセスする機能を組み合わせた 名前付きタプル を提供します。これは、大規模または複雑なデータ構造を扱う場合に特に便利です。

以上がPython 関数から複数の値を返す最良の方法は?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。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか？Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find（）、find_all（）、select（）、およびget_text（）などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案（SEL

Pythonの数学モジュール：統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均（）関数の計算をサポートします。浮動小数点数も使用できます。ランダムをインポートしますインポート統計 fractiから

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は？Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入：パート1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか？ Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は？Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

美しいスープでPythonでWebページを削る：検索とDOMの変更Mar 08, 2025 am 10:36 AM

このチュートリアルは、単純なツリーナビゲーションを超えたDOM操作に焦点を当てた、美しいスープの以前の紹介に基づいています。 HTML構造を変更するための効率的な検索方法と技術を探ります。 1つの一般的なDOM検索方法はExです

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。