


Mengapakah Mengisytiharkan Hujah Bukan Lalai Selepas Hujah Lalai dalam Python?
Mengapa tidak Sah Mengisytiharkan Hujah Bukan Lalai selepas Hujah Lalai?
Dalam Python, adalah penting untuk mengikut susunan hujah yang betul apabila mentakrifkan fungsi. Argumen bukan lalai mesti mendahului sebarang argumen lalai. Kekangan ini berpunca daripada fakta bahawa parameter yang diperlukan mesti dinyatakan sebelum parameter pilihan (argumen lalai).
SyntaxRalat: Argumen Bukan Lalai Mengikuti Argumen Lalai
Ralat ini berlaku apabila anda mengisytiharkan fungsi dengan argumen bukan lalai selepas argumen lalai, seperti dalam contoh berikut:
<code class="python">def fun1(a="who is you", b="True", x, y): print(a, b, x, y)</code>
Isu Tugasan Tidak Dijangka
Mencampurkan lalai dan bukan lalai hujah membawa kepada kekaburan sintaksis. Mari kita pertimbangkan panggilan fungsi dengan fungsi di atas:
<code class="python">func1("ok a", "ok b", 1) # Is 1 assigned to x or a? func1(1) # Is 1 assigned to a or x? func1(1, 2) # Which arguments are mapped to which parameters?</code>
Adalah mustahil untuk jurubahasa menentukan tugasan yang betul dalam kes sedemikian.
Rujukan kepada O'Reilly - Core-Python
Seperti O'Reilly - Core-Python, semua parameter yang diperlukan harus mendahului sebarang argumen lalai dalam definisi fungsi. Ini memastikan bahawa fungsi boleh dipanggil dengan set minimum parameter yang diperlukan.
Panggilan Argumen Kata Kunci
Argumen kata kunci membenarkan argumen kedudukan yang tidak tertib dan boleh melangkau lebih daripada argumen yang hilang jika digunakan bersama dengan argumen lalai. Sebagai contoh, panggilan fungsi berikut menggunakan argumen kata kunci adalah betul dari segi sintaksis:
<code class="python">def fun1(x, y, a="who is you", b="True"): print(a, b, x, y) # Call with keyword arguments fun1(4, y=5, a="Python is awesome")</code>
Kesimpulan
Untuk mengelakkan SyntaxError dan mengekalkan aliran logik untuk memberikan argumen kepada parameter, adalah penting untuk mengingati penempatan hujah yang betul dalam definisi fungsi. Sentiasa isytiharkan parameter yang diperlukan (argumen bukan lalai) sebelum sebarang parameter pilihan (argumen lalai).
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Mengisytiharkan Hujah Bukan Lalai Selepas Hujah Lalai dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

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


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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
