私は最近 Python に触れるようになり、 Python で関数 を返すという概念を知りました。これまでは 関数の戻り値 しか知りませんでした。たとえば、Python では次のことができます。 return int、str、list、dict など。データ型。ここで言いたいのは、Python は return 関数 もサポートしているということです。
最初に、Python の return 関数サポートの基本構文を見てみましょう
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
変数パラメータの合計を実装しましょう。通常、合計関数は次のように定義されます:
def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax
しかし、合計をすぐに合計する必要がなく、後続のコードで必要に応じて計算される場合はどうなるでしょうか?合計結果を返す代わりに、合計関数を返すことができます:
def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum
lazy_sum() を呼び出すと、返されるのは合計結果ではなく、合計関数です:
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
合計の結果は、関数 f が呼び出されたときに実際に計算されます。
>>> f() 25
この例では、関数 sum を関数 Lazy_sum で定義し、内部関数 sum は外部関数 Layy_sum のパラメータを参照でき、ローカル変数. Lazy_sum が関数の合計を返すとき、関連するパラメータと変数は返された関数に保存されます. この「クロージャ」と呼ばれるプログラム構造は大きな力を持っています。
もう 1 つ注意してください。lazy_sum() を呼び出すと、たとえ同じパラメータが渡されたとしても、各呼び出しは新しい関数を返します:
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f1==f2 False
f1() と f2()呼び出し結果は相互に影響しません。
以上がPython の戻り関数と戻り値の秘密の詳細内容です。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。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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