먼저 Python 스크립트를 작성할 때 중국어를 사용하는 방법을 설명하세요
스크립트 시작 부분에 다음 코드 조각을 추가할 수 있습니다.
# _*_coding:utf-8 _*_ 효과는 다음과 같습니다. same as #coding=utf-8 is the same
다음은 함수 정의를 위해 Python 학습 시 매개변수를 전달하는 방법을 요약한 것입니다. 🎜>1. 우선 위치 매개변수와 기본값입니다.
func_name 함수를 정의합니다. 여기서 형식 매개변수는 arg, arg1, arg2, arg3, arg4
이 매개변수 중 arg3입니다. 및 arg4에는 기본값이 있습니다. 함수 호출 시 3개의 값만 제공되면 arg3 및 arg4의 기본값이 사용됩니다. 제공된 매개변수가 4개 또는 5개일 경우 해당 형식 매개변수는 다음과 같습니다. 위치에 따라 해당 파라메타를 한번에 할당
프로그램을 실행한 결과는 다음과 같습니다.
PS: 위치 매개변수가 가장 중요합니다. 매개변수의 개수가 일정해야 하며, 순서가 매우 중요합니다. 해당 값은 형식 매개변수에 할당됩니다. 해당 위치
키워드 매개변수 전달:
여기서 전달하는 키워드 매개변수를 사용할 수도 있습니다. 즉, 함수를 호출할 때 형식 매개변수가 어떤 실제 매개변수에 해당하는지를 지정합니다. 그러나 위치 매개변수와 키워드 매개변수가 모두 있는 경우에도 위치 매개변수를 먼저 정의해야 합니다. 이는 함수 호출 시 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 함수 호출 시 불필요한 문제가 발생합니다.
2. 나머지 중복 매개변수 수집 및 중복 사전 매개변수 수집
값 또는 키-값만 전달하는 일반적인 방법으로 호출할 수 있는 함수를 정의합니다. 하지만 전달된 첫 번째 매개변수가 키-값 메서드인 경우 이후의 매개변수는 모두 키-값 메서드여야 합니다. 첫 번째 매개변수가 아닌 경우 상황에 따라 후속 값을 전달할 수 있습니다.
다음은 구체적인 예제 프로그램입니다.
위 함수 func_name에서 지정하는 매개변수는 불확실하며 0일 수 있습니다. 또는 n일 수도 있으므로 *arg를 사용하여 나머지 모든 매개변수를 수집합니다
함수를 호출할 때 매개변수가 목록인 경우 *Li를 사용하는 것은 실제로 목록을 풀고 목록의 각 요소를 순서대로 추가하는 것입니다. 매개변수를 전달하기 위해 일반적으로 매개변수 수집에 *arg가 사용되며, *Li를 사용하지 않는 경우 Li를 직접 호출하여 전체 목록을 전체적으로 전달합니다.
**arg는 키를 수집하는 데 사용됩니다. 값 클래스 매개변수 예, 이 유형의 매개변수는 함수 매개변수 끝에 지정 및 정의됩니다. 실제로 함수를 호출할 때 'key'='value' 또는 {'key1'='value1', ' key2'='value2'} 값으로 호출하기
cat 함수 호출 시 매개변수가 어떻게 전달되는지, 효과를 누구나 볼 수 있도록 다양한 매개변수를 함께 모아두는 것이 함수 cat의 정의
다음은 결과를 비교한 결과입니다. 다양한 매개변수 호출 간의 차이를 느낄 수 있습니다:
3. 표준 입력에서 변수를 얻고, 명령문에서 변수를 바꾸고, 함수 본문에서 사전 매개변수를 사용합니다. 🎜>raw_input을 사용합니다. 표준 입력의 값을 얻어 변수에 할당하고, 프롬프트 메시지도 받을 수 있습니다
파이썬에서는 명령문에 변수를 추가하고 %를 사용하여 대체합니다
함수를 정의하고 호출할 때 키-값 사전의 매개변수를 전달할 때 앞에 오는 두 개의 * 기호에 주의해야 합니다. 함수가 수집된 후 a에 저장됩니다. 이를 전달한 후 호출 시 해당 사전 메소드가 사용됩니다. 여기서는 자세한 내용을 다루지 않습니다.
다음은 프로그램을 실행한 결과입니다. 매개변수 전달의 구체적인 효과를 보려면:
4 , 함수의 반환 값
함수에서 가장 중요한 것은 반환 값. 함수를 호출할 때 반환 값의 결과는 다음 작업 단계를 수행하는 데 사용됩니다.
결과입니다.
5. 함수를 사용하여 계승(재귀적 및 자동 정의) 구현 다음은 출력 결과입니다. 두 함수의 결과는 일치합니다.
6. 다음은 함수 호출, 함수 이름과 함수 결과 할당의 유사점과 차이점을 비교한 것입니다.
다음은 스크립트를 비교해 보면 차이와 효과를 알 수 있습니다
7. 다음은 일부 내장 기능의 기본 기능이며 모두 참고 및 학습을 위한 간단한 연습입니다. 여러분의 소중한 의견을 보내주세요
결과는 다음과 같습니다. :
위 내용은 모두가 배울 수 있는 요약 및 참고 연습입니다. 소중한 의견 부탁드립니다! ! !
이 기사는 "ptallrights" 블로그에서 가져온 것입니다. http://ptallrights.blog.51cto.com/11151122/1788896
위 내용은 Python 언어의 함수 전송을 위한 기본 연습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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