この記事では、Python 関数のパラメータのデフォルト値の使用方法と注意点を紹介します。一定の参考値があります。必要な友人が参考になれば幸いです。役に立ちます。助けてください。
最も便利な形式は、1 つ以上のパラメータのデフォルト値を指定することです。このようにして作成された関数は、定義時に許可されている引数よりも少ない引数で呼び出すことができます。例:
def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'): while True: ok = input(prompt) if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False retries = retries - 1 if retries < 0: raise ValueError('invalid user response') print(reminder)
この関数はいくつかの方法で呼び出すことができます:
必要なパラメーターのみを指定します: <span class="pre">ask_ok('<span class="pre">あなたは <span class="pre">本当に <span class="pre">辞めたいのですか?')<span class="pre"><span class="pre"><br></span></span> </span> </span></span> オプションのパラメータを指定します: </span>
ask_ok('OK to <span class="pre">to <span class="pre">the <span class="pre">file?', <span class="pre">2 )<span class="pre"><span class="pre"><br></span></span></span></span></span>またはすべてのパラメータを指定します: </span>
ask_ok('OK to <span class="pre">the <span class="pre">file ?'、<span class="pre">2、<span class="pre">'さあ、<span class="pre">オン、<span class="pre">のみ <span class="pre">はい <span class="pre">または <span class="pre">いいえ!')<span class="pre"><span class="pre"><span class="pre"></span> </span></span></span></span></span></span></span></span></span>#この例では、</span></span>in
デフォルト値は、<span class="pre">定義プロセス</span>の関数定義で計算されるため、
i = 5 def f(arg=i): print(arg) i = 6 f()は5を出力します。
重要な警告:
デフォルト値は 1 回のみ実行されます。このルールは、デフォルト値が変更可能なオブジェクト (Python リスト、辞書、およびほとんどのクラス インスタンス) である場合に重要です。たとえば、次の関数は、後続の呼び出しで渡された引数を保存します。def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3))これは、
[1] [1, 2] [1, 2, 3]を出力します。後続の呼び出し間でデフォルト値を共有したくない場合は、次のようにします。この Python 関数は次のように記述できます:
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L
以上がPython関数パラメータのデフォルト値の使い方と注意点の詳細内容です。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を1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

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。


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