Python의 초기 바인딩에서 기본 매개변수 문제 방지
Python에서 기본 매개변수를 사용할 때 초기 바인딩에 대해 알고 있어야 합니다. 특히 변경 가능한 기본 인수의 경우 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이 문서에서는 이 문제를 다루고 새로운 빈 목록을 기본 매개 변수로 일관되게 사용하는 함수를 생성하는 솔루션을 제공합니다.
문제
다음 사항을 고려하세요. 함수:
def my_func(working_list=[]): working_list.append("a") print(working_list)
이 함수가 명시적인 인수 없이 처음 호출되면 Python은 기본값으로 새 빈 목록을 만듭니다. Working_list의 경우. 그러나 명시적인 인수가 없는 후속 호출에서는 초기 호출 중에 생성된 동일한 목록을 사용하므로 목록이 누적 업데이트됩니다.
해결책
이 동작을 방지하려면 None을 기본 매개변수로 사용하고 함수 본문 내에서 이를 명시적으로 테스트하는 것이 좋습니다. 이는 다음과 같이 달성할 수 있습니다:
def my_func(working_list=None): if working_list is None: working_list = [] # alternative: # working_list = [] if working_list is None else working_list working_list.append("a") print(working_list)
기본 매개변수를 없음으로 설정하면 명시적 인수 없이 함수가 호출될 때마다 새로운 빈 목록이 생성됩니다.
추가 고려 사항
Python 문서에서는 None과 비교하기 위해 is None을 사용할 것을 권장합니다. 이는 None과 같은 싱글톤과 비교하기 위해 동등 연산자(== 및 !=)를 사용하지 말 것을 권장하는 PEP 8에 따라 선호되는 스타일입니다.
위 내용은 Python에서 변경 가능한 기본 인수를 사용하여 예기치 않은 동작을 방지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

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PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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