변수가 함수인지 감지
Python에서는 변수가 함수를 나타내는지 확인하는 것이 어려울 수 있습니다. 직관적인 접근 방식인 isinstance(x, function)는 정의되지 않은 '함수' 참조로 인해 실패합니다.
해결책 1: callable()
Python 2.x의 경우 또는 3.2, callable()은 직접적이고 간단한 검사를 제공합니다.
<code class="python">callable(x)</code>
해결책 2: call 속성(Python 3.x 3.2 이전)
Python 3.2 이전에는 객체에서 __call__ 속성을 검사해야 합니다.
<code class="python">hasattr(x, '__call__')</code>
유형 및 검사에 대한 주의 사항
types.FunctionTypes 및 검사를 수행하는 동안 .isfunction 메소드가 존재하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 많은 내장 기능과 같은 Python이 아닌 함수는 다음 방법을 사용하여 False를 반환합니다.
<code class="python">import types, inspect isinstance(open, types.FunctionType) # False callable(open) # True</code>
모범 사례: Duck Typing
isinstance 또는 검사에 의존하는 대신, 선호되는 접근 방식은 "오리 유형" 원칙을 모방하여 개체를 호출할 수 있는지 확인하는 것입니다.
<code class="python">def quacks_like_a_function(x): return callable(x)</code>
위 내용은 변수가 Python에서 함수를 나타내는지 여부를 감지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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