Python 関数呼び出しでの と による引数のアンパック*
Python 関数呼び出しでは、アスタリスク ( ) および二重アスタリスク (*) 演算子は、解凍において重要な役割を果たします。シーケンスと辞書をそれぞれ位置引数または名前付き引数に変換します。
単一スター (*) アンパック:
単一のアスタリスク演算子 (*) は、シーケンスまたはコレクションを位置引数にアンパックします。引数。次の関数について考えてみましょう:
def add(a, b): return a + b
値のタプル value = (1, 2) が与えられた場合、* 演算子を使用してタプルを解凍し、その要素を add 関数に渡すことができます:
s = add(*values)
これは、
s = add(1, 2)
Double Star と書くのと同じです。 () 解凍:**
二重アスタリスク演算子 (**) も同様の原理に従いますが、辞書を操作します。辞書のキーと値のペアを名前付き引数に解凍します:
values = { 'a': 1, 'b': 2 } s = add(**values)
これは次と同等です:
s = add(a=1, b=2)
結合アンパック:
両方の演算子を 1 つの関数呼び出しで同時に使用できます。たとえば、関数:
def sum(a, b, c, d): return a + b + c + d
と 2 つの値のセット:
values1 = (1, 2) values2 = { 'c': 10, 'd': 15 }
がある場合、これらの値は次のように展開できます:
s = add(*values1, **values2)
これは次のようになります。同等:
s = sum(1, 2, c=10, d=15)
パフォーマンス影響:
および * 解凍演算子を使用すると、通常、パフォーマンスへの影響は最小限になります。ただし、アンパックされるシーケンスまたは辞書が大きい場合は、アンパック処理中に追加のオーバーヘッドが発生する可能性があります。これは、ほとんどの実際的なシナリオでは無視できます。
同等の方法:
アンパック演算子を使用する代わりに、*args および **kwargs 構文を使用することもできます。 、それぞれ:
def add(*args, **kwargs): s = 0 for arg in args: s += arg for key, value in kwargs.items(): s += value
最終的には、アンパック演算子を使用するか、または*args/**kwargs はコードのスタイルと設定によって異なります。
以上がPython 関数呼び出しで * と unpack 引数をどのように実行するのでしょうか?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。

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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