Python 関数の詳細な説明: 定義、呼び出し、パラメーターの型
関数定義と関数
関数は、必要な場合にのみ実行される再利用可能なコードのブロックです。 Python では、関数は def
キーワードを使用して定義されます。
たとえば、次のコードは sum 関数を定義します。
def sum(a, b): print(a + b)
この関数は、2 つの整数 a
と b
の合計を計算します。 2 つの数値の合計を求める必要がある場合は、sum(a, b)
関数を直接呼び出すことができます。
関数呼び出し
関数の呼び出しとは、関数名に続いて括弧を使用して関数内のコードを実行することを意味します。 例:
def sum(a, b): print(a + b) sum(1, 3)
こちら:
-
a
とb
は関数定義のパラメーターです。 -
1
と3
は関数に渡されるパラメーター値 (実際のパラメーター) です。 -
sum
は関数名です。
パラメータの種類
Python 関数は 4 つのパラメーター タイプをサポートしています:
-
必須パラメータ: 関数の呼び出し時に指定する必要があるパラメータ。指定しない場合、Python は
TypeError
例外をスローします。
def sum(a, b): print(a + b) sum(1, 3) # 正确 sum() # TypeError
a
と b
にはデフォルト値がないため、必須のパラメーターです。
- キーワード引数: パラメーター名を明示的に指定してパラメーターを渡します。
def new_print(a, b): print(f"{a} is a friend of {b}") new_print(b="Alice", a="Bob")
出力: ボブはアリスの友達です
キーワード パラメーターは、パラメーターの順序が間違っている場合でも、対応するパラメーターに値を正しく割り当てます。
- デフォルトパラメータ: パラメータのデフォルト値を設定します。関数呼び出し時に省略できます。
def sum(a=0, b=0): print(a + b) sum() # 输出:0 sum(1, 3) # 输出:4
a
と b
の値が指定されていない場合でも、デフォルト値は 0 であるため、関数は通常どおり実行されます。
-
変数パラメーター: 関数は任意の数のパラメーターを受け入れることができます。
a.
*args
: 関数内のタプルの形式でアクセスされる、任意の数の非キーワード パラメーターを受け取るために使用されます。
def sum(*numbers): total = 0 for i in numbers: total += i print(total) sum(1, 2, 3, 4) # 输出:10
b. **kwargs
: 関数内の辞書の形式でアクセスされる、任意の数のキーワード パラメーターを受け取るために使用されます。
def print_kwargs(**kwargs): for key, value in kwargs.items(): print(f"{key}={value}") print_kwargs(name="Alice", age=30, city="New York")
デジタル交換の 4 つの方法
次の 4 つのメソッドは 2 つの数値の値を交換できます:
方法 1: 一時変数を使用する
P = 5 Q = 4 temp = P P = Q Q = temp
方法 2: タプルのアンパック
P = 5 Q = 4 P, Q = Q, P
方法 3: ビット演算子を使用する
P = 5 Q = 4 P = P ^ Q Q = P ^ Q P = P ^ Q
方法 4: 加算と減算を使用する
P = 5 Q = 4 P = P + Q Q = P - Q P = P - Q
以上がPython の関数について知っておくべきことのすべての詳細内容です。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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

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。


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