


Penciptaan Peluru Berbilang dalam Python: Penyelesaian tanpa Beban Lebih
Pengenalan
Python tidak menyokong lebihan fungsi, memberikan cabaran apabila mencipta pelbagai jenis peluru dalam permainan. Artikel ini bertujuan untuk menyediakan penyelesaian menggunakan teknik pelbagai penghantaran.
Memahami Pelbagai Penghantaran
Walaupun kelebihan muatan kaedah melibatkan pemilihan fungsi pada masa kompilasi berdasarkan jenis data, Python kekurangan ciri ini. Walau bagaimanapun, berbilang penghantaran, atau berbilang kaedah, membenarkan pemilihan fungsi pada masa jalan berdasarkan jenis dinamik berbilang argumen.
Penghantaran Berbilang dalam Python
Pakej penghantaran berbilang mendayakan berbilang penghantaran dalam Python. Begini cara untuk menggunakannya:
from multipledispatch import dispatch from collections import namedtuple
Tentukan jenis data tersuai:
Sprite = namedtuple('Sprite', ['name']) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z']) Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
Mentakrifkan Berbilang Fungsi Bullet
Buat berbilang fungsi dengan anotasi @dispatch yang menyatakan hujah yang dijangkakan jenis:
@dispatch(Sprite, Point, Vector, int) def add_bullet(sprite, start, direction, speed): # Code ... @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float) def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration): # Code ...
Dan seterusnya untuk berbeza variasi.
Contoh Penggunaan
sprite = Sprite('Turtle') start = Point(1,2) direction = Vector(1,1,1) speed = 100 #km/h acceleration = 5.0 #m/s**2 curve = Curve(3, 1, 4) headto = Point(100, 100) add_bullet(sprite, start, direction, speed) add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration) add_bullet(sprite, lambda sprite: sprite.x * 2) add_bullet(sprite, curve, speed)
Setiap fungsi akan dipanggil mengikut jenis hujah yang sepadan, memberikan penyelesaian kepada masalah penciptaan peluru.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Multiple Dispatch Menyelesaikan Masalah Mencipta Pelbagai Jenis Bullet dalam Python Tanpa Fungsi Lebihan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


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

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
