可变参数
Python的可变参数有两种,一种是列表类型,一种是字典类型。列表类型类似 C 中的可变参数,定义方式为
def test_list_param(*args) : for arg in args : print arg
其中 args 是一个 tuple。
字典类型的可变参数:
def test_dict_param(**args) : for k, v in args.iteritems() : print k, v
其中 args 是一个 dictionary
可以分别传递 tuple 和 dictionary 给相应的可变参数,格式如下
a = (1, 2, 3) b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"} test_list_param(*a) test_dict_param(**b)
带默认参数的函数
函数的带默认值参数能够很大程度上方便我们使用:一般情况下可以省略传参使用参数的默认值,也可以主动传参;调用的时候也不用在意参数的顺序方便使用,并且直接、显式;甚至还能用来当作魔法值,做一些逻辑上的控制。
但是由于python的默认值参数只会在函数定义处被解析一次,此后每次调用函数的时候,默认值参数都会是这个值了。碰到一些不可变的数据类型比如:整型,字符串,元祖之类的还好,但如果碰到可变类型的数据比如数组的话,就会有发生一些意想不到的事情。
让我们举一个简单的例子说明一下:
def add_to(num, target=[]): target.append(num) print id(target), target add_to(1) # Output: 39003656, [1] add_to(2) # Output: 39003656, [1, 2] add_to(3) # Output: 39003656, [1, 2, 3]
很显然如果你是想每次调用函数都能得到一个新的包含期望结果的数组,肯定不能如愿了。函数add_to的参数target在函数第一次被解析的时候会被赋值成空的数组,因为只会被解析一次,以后每次调用的时候都会在这个target变量的基础上进行操作,变量的id值也完全一样。想要得到预期的结果,可以为这种可变数据类型的参数指定一个None来表示空值:
a = (1, 2, 3) b = {"a":1, "b":2, "msg":"hello"} test_list_param(*a) test_dict_param(**b)
在python的世界里,参数是按标识符传递(粗暴点解释就是按引用传递的),你需要担心的是参数的类型是否是可变的:
>>> def test(param1, param2): ... print id(param1), id(param2) ... param1 += 1 ... param2 += 1 ... print id(param1), id(param2) ... >>> var1 = 1 >>> var2 = 2 >>> print id(var1), id(var2) 36862728 36862704 >>> test(var1, var2) 36862728 36862704 36862704 36862680
可变的数据类型,函数局部作用域里面的任何改变会保留在数据上;不可变的数据类型,发生的任何改变都只会体现在新生成的局部变量上,如同上面的列子中所示的效果,读者可以对比一下。

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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