Python의 다중 글머리 기호 생성: 오버로드 없는 솔루션
소개
Python은 함수 오버로드를 지원하지 않으므로 다양한 유형을 생성할 때 어려움을 겪습니다. 게임 속 총알. 이 기사에서는 다중 디스패치 기술을 사용하여 솔루션을 제공하려고 합니다.
다중 디스패치 이해
메서드 오버로딩에는 데이터 유형을 기반으로 컴파일 타임에 함수를 선택하는 것이 포함되지만 Python에는 이 기능. 그러나 다중 디스패치 또는 다중 메서드를 사용하면 다중 인수의 동적 유형을 기반으로 런타임에 함수를 선택할 수 있습니다.
Python의 다중 디스패치
multipledispatch 패키지를 사용하면 Python에서 다중 디스패치가 가능합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
from multipledispatch import dispatch from collections import namedtuple
사용자 정의 데이터 유형 정의:
Sprite = namedtuple('Sprite', ['name']) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z']) Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
여러 글머리 기호 함수 정의
예상 인수를 지정하는 @dispatch 주석을 사용하여 여러 함수 만들기 유형:
@dispatch(Sprite, Point, Vector, int) def add_bullet(sprite, start, direction, speed): # Code ... @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float) def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration): # Code ...
등 다양한 유형 변형.
사용 예
sprite = Sprite('Turtle') start = Point(1,2) direction = Vector(1,1,1) speed = 100 #km/h acceleration = 5.0 #m/s**2 curve = Curve(3, 1, 4) headto = Point(100, 100) add_bullet(sprite, start, direction, speed) add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration) add_bullet(sprite, lambda sprite: sprite.x * 2) add_bullet(sprite, curve, speed)
각 함수는 일치하는 인수 유형에 따라 호출되어 글머리 기호 생성 문제에 대한 솔루션을 제공합니다.
위 내용은 다중 디스패치가 함수 오버로딩 없이 Python에서 여러 글머리 기호 유형을 생성하는 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?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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