유형 힌트로 여러 반환 유형 지정
목록이나 부울과 같이 다양한 데이터 유형을 반환할 수 있는 함수로 작업할 때, 유형 힌트를 사용하여 예상되는 반환 유형을 올바르게 지정하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 코드 가독성이 향상되고 유형 검사가 가능해집니다.
Python 3.10 구문 사용
Python 3.10부터 여러 반환 유형을 지정하는 데 선호되는 방법은 파이프( |) 연산자를 사용하여 공용체 유형을 만듭니다. 구문은 다음과 같습니다.
def foo(id) -> list | bool: # ...
이 예에서 foo() 함수는 목록 또는 부울 값을 반환할 수 있습니다.
이전 Python에 Typing.Union 사용 버전
Python 3.10 이전 버전의 경우 Typing.Union 클래스를 사용하여 공용체 유형:
from typing import Union def foo(client_id: str) -> Union[list, bool]: # ...
유형 힌트 적용
Python에서는 유형 힌트가 적용되지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 즉, 런타임 유형 검사가 수행되지 않는다는 의미입니다. 주로 코드 개발 및 문서화 과정에서 설명 도구 역할을 합니다.
예
다음 코드를 고려하세요.
>>> def foo(a: str) -> list: ... return "Works" ... >>> foo(1) 'Works'
이 예에서는 함수에 목록을 반환하도록 주석이 달려 있어도 문자열을 반환합니다. 그러나 유형 주석은 여전히 __annotations__ 속성에 설정되어 있습니다.
>>> foo.__annotations__ {'return': <class>, 'a': <class>}</class></class>
추가 리소스
유형 힌트에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
- PEP 483: 유형 힌트
- Python 3.5의 유형 힌트란 무엇인가요??
위 내용은 유형 힌트를 사용하여 Python에서 여러 반환 유형을 지정하는 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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