Python에서 참조로 전달: 개요 및 해결 방법
Python의 모든 것이 값으로 전달된다고 가정하는 경우가 많아 프로그래머는 궁금해합니다. 참조로 전달할 수 있는 방법이 있다면. 이 기사에서는 참조를 통해 함수에 정수를 전달하는 과정의 복잡성을 살펴보고 실용적인 해결 방법을 제공합니다.
정수 불변성
파이썬의 전달 방식을 비교하고 싶은 유혹을 느낄 수도 있습니다. 참조 유형에 대한 Java의 참조별 전달에 대한 값 동작을 수행하려면 Python에서 정수가 불변이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 즉, 정수 값을 직접 변경할 수 없습니다.
해결 방법: 컨테이너 사용
한 가지 해결 방법은 목록과 같은 컨테이너 내에서 정수를 전달하는 것입니다. 수정될 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드를 생각해 보세요.
def change(x): x[0] = 3 x = [1] change(x) print(x)
여기서 정수는 목록으로 래핑된 다음 변경 함수에 전달됩니다. 함수 내에서 목록의 요소가 수정되어 원래 정수가 효과적으로 수정됩니다.
수정된 값 반환
또 다른 접근 방식은 함수가 수정된 값을 반환하도록 하는 것입니다. 그런 다음 원래 변수에 할당할 수 있습니다. 아래에 설명되어 있습니다.
def multiply_by_2(x): return 2*x x = 1 x = multiply_by_2(x)
이 경우 곱셈_by_2 함수는 수정된 값을 반환한 다음 x에 저장합니다.
모범 사례
위의 해결 방법을 사용하면 참조별 전달 동작을 에뮬레이트할 수 있지만 다음 모범 사례를 고려하는 것이 중요합니다.
- 컨테이너는 혼란스럽고 불필요한 복잡성을 초래할 수 있으므로 자제해서 사용하세요.
- 가능하면 수정된 값을 반환하는 것이 좋습니다.
- 혼란을 피하기 위해 이러한 해결 방법에 의존하는 모든 기능을 명확하게 문서화하세요.
위 내용은 Python에서 참조로 정수를 전달할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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