help() 출력에 슬래시가 나타날 때: 위치 전용 매개변수
Python의 help() 함수를 사용하여 메서드나 함수를 사용하는 경우 출력에서 닫는 괄호 앞에 슬래시(/)가 나타날 수 있습니다. 이 기호는 함수의 위치 전용 매개변수의 끝을 나타냅니다.
위치 전용 매개변수란 무엇인가요?
위치 전용 매개변수는 키워드로 전달할 수 없는 매개변수입니다. 인수. 함수나 메서드를 호출할 때 올바른 위치 순서로 지정해야 합니다.
Python 3.3 이전에는 위치 전용 매개변수가 Python 언어에서 공식적으로 지원되지 않았습니다. 그러나 Argument Clinic 도구를 사용하여 C 확장에서 정의할 수 있습니다.
Python 3.8에서는 위치 전용 매개변수가 언어 사양의 일부로 공식적으로 도입되었습니다. 이제 C 확장과 순수 Python 코드 모두에서 지원됩니다.
위치 전용 매개변수 사용 방법
위치 전용 매개변수를 정의하려면 슬래시를 넣기만 하면 됩니다. (/)는 함수 시그니처의 마지막 위치 매개변수 다음 줄에 있습니다. 예:
def my_function(a, b, /): pass
이 예에서 a와 b는 위치 매개변수이고, 슬래시는 추가 매개변수가 위치 전용이어야 함을 나타냅니다.
위치 매개변수의 이점 매개변수만
위치 전용 매개변수를 사용하면 여러 가지 기능을 제공할 수 있습니다. 이점:
- 더 깔끔하고 명확한 API: 특정 매개변수에 대한 키워드 인수 사용을 제한하여 함수 시그니처를 더 간결하고 읽기 쉽게 만들 수 있습니다.
- 일관된 구현: 위치 전용 매개변수를 사용하면 C를 래핑하는 Python 모듈을 보다 일관되게 구현할 수 있습니다. code.
- 빠른 코드: 위치 전용 매개변수에는 처리가 덜 필요하므로 Python 코드의 실행 시간이 더 빨라질 수 있습니다.
위 내용은 Python\'help()' 출력에서 슬래시는 무엇을 의미합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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