


Argumen Kedudukan vs Kata Kunci: Pandangan Lebih Dekat
Apabila mentakrifkan parameter fungsi, kami mempunyai pilihan untuk menentukan nilai lalai. Ini berbeza daripada sintaks argumen kedudukan atau kata kunci yang digunakan semasa panggilan fungsi.
Argumen Kedudukan vs Argumen Kata Kunci
Argumen kedudukan bergantung pada susunan ia dihantar kepada fungsi. Argumen kata kunci, sebaliknya, menyatakan secara eksplisit nama argumen.
Nilai Lalai
Kehadiran nilai lalai dalam definisi fungsi tidak mempengaruhi sama ada argumen adalah kedudukan atau kata kunci. Sebagai contoh, pertimbangkan fungsi berikut:
<code class="python">def rectangleArea(width, height): return width * height</code>
Kedua-dua lebar dan tinggi ialah argumen kedudukan, walaupun ia tidak mempunyai nilai lalai.
Penggunaan dengan Argumen Kata Kunci
Walaupun merupakan hujah kedudukan, lebar dan tinggi juga boleh dihantar sebagai hujah kata kunci, seperti yang dilihat dalam:
<code class="python">print(rectangleArea(width=1, height=2))</code>
Dalam panggilan ini, argumen lebar dan ketinggian dihantar menggunakan sintaks kata kunci, tetapi ini tidak mengubah sifat kedudukannya.
Kekeliruan dalam Teks Petikan
Teks yang dipetik menggabungkan konsep hujah kedudukan/kata kunci dengan nilai lalai. Ia secara salah menyatakan bahawa hujah kedudukan tidak boleh dihantar sebagai hujah kata kunci, yang tidak benar.
Pengambilan Utama
- Argumen kedudukan adalah berdasarkan susunan, manakala kata kunci argumen menentukan nama argumen.
- Nilai lalai ditetapkan semasa definisi fungsi dan tidak memberi kesan kepada jenis argumen.
- Kedua-dua argumen kedudukan dan kata kunci boleh digunakan walaupun nilai lalai hadir.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Hujah Kedudukan Dilalui Menggunakan Sintaks Kata Kunci?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

InPython,a"list"isaversatile,mutablesequencethatcanholdmixeddatatypes,whilean"array"isamorememory-efficient,homogeneoussequencerequiringelementsofthesametype.1)Listsareidealfordiversedatastorageandmanipulationduetotheirflexibility

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsareflexibleandsupportheterogeneousdatabutarelessmememory.2) arraysaremorememoremoryficorhomogeneousdatabutlessatile, memerlukanCorrectypecodeusagetoavoiderrors.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
