매개변수 목록 및 키워드 전용 매개변수의 별표 이해
Python에서 매개변수 목록에는 키워드를 나타내는 별표가 포함될 수 있습니다. 매개변수만. 이 개념은 다양한 매개변수 수에 대해 매개변수 앞에 별표를 사용하는 것과 다릅니다.
별표만 사용하고 키워드 전용 매개변수
매개변수에 별표(*)만 사용하는 것과는 다릅니다. 목록은 호출자가 명명된 인수를 사용하도록 강제합니다. 아래 예를 고려하십시오.
def func(*): pass
명명된 인수를 지정하지 않고 이 함수를 호출하려고 하면 SyntaxError가 발생합니다.
>>> func() File "<stdin>", line 1 SyntaxError: named arguments must follow bare *</stdin>
별표만 사용하면 모든 항목이 필요하기 때문입니다. 이름이 지정된 후의 인수입니다.
키워드 전용에 대한 이론적 근거 매개변수
키워드 전용 매개변수는 향상된 가독성과 문서화 기능을 갖춘 기능을 설계하는 데 도움이 됩니다. 명명된 인수를 강제하면 어떤 매개변수가 필요하고 그 목적이 무엇인지 명확해집니다. 이렇게 하면 코드 이해도가 향상되고 오류 가능성이 줄어듭니다.
예를 들어 질문에 언급된 pickle.dump 함수에서 fix_imports 매개변수는 키워드 전용으로 표시됩니다. 이는 함수를 호출할 때 명시적으로 이름을 지정해야 함을 나타냅니다.
pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)
추가 정보
별표 및 키워드 전용 매개변수에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Python 3 문서를 참조하거나 이 스택 오버플로 답변을 고려하세요. 이러한 리소스는 포괄적인 설명과 예시를 제공합니다.
위 내용은 별표는 Python에서 키워드 전용 매개변수를 어떻게 정의합니까?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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