


Apakah anotasi pembolehubah?
Anotasi pembolehubah ialah ciri baharu dalam Python 3.6 yang membolehkan anda melampirkan metadata jenis pada pembolehubah. Ini adalah susulan kepada PEP 484, yang memperkenalkan petunjuk jenis untuk parameter fungsi.
Sama seperti anotasi fungsi, penterjemah Python tidak melampirkan sebarang makna tertentu pada anotasi berubah. Jurubahasa hanya menyimpan maklumat jenis dalam atribut khas bernama __annotations__. Atribut ini tersedia untuk kelas dan modul.
Sintaks untuk anotasi pembolehubah adalah mudah. Anda hanya tentukan jenis pembolehubah selepas aksara bertindih (:). Sebagai contoh, kod berikut mentakrifkan pembolehubah bernama perdana yang diberi anotasi sebagai senarai integer:
primes: List[int] = []
Anda juga boleh menganotasi pembolehubah yang diberikan nilai pada masa yang sama. Contohnya, kod berikut mentakrifkan pembolehubah bernama kapten yang diberi anotasi sebagai rentetan:
captain: str = "Picard"
Anotasi pembolehubah adalah pilihan sepenuhnya. Walau bagaimanapun, ia boleh menjadi sangat berguna untuk alat semakan jenis dan alat analisis kod lain. Alat ini boleh menggunakan anotasi jenis untuk memastikan kod anda selamat jenis.
Bagaimanakah nombor perdana: List[int] = [] menetapkan jenis?
Kod prima: Senarai[ int] = [] memperuntukkan jenis List[int] kepada bilangan prima pembolehubah. Ini bermakna nombor perdana dijangka mempunyai senarai integer. Bahagian [] kod memulakan nombor perdana dengan senarai kosong.
Apakah perubahan yang dibawanya?
Anotasi pembolehubah membawa beberapa perubahan kepada Python, termasuk:
- Sintaks: Sintaks baharu : untuk pembolehubah anotasi
- Atribut: Atribut __annotations__ untuk kelas dan modul
- Semakan jenis: Anotasi pembolehubah boleh digunakan oleh alat semakan jenis untuk memastikan kod jenis-selamat
Adakah saya akan dipaksa untuk menggunakan ia?
Tidak, anotasi berubah adalah pilihan sepenuhnya. Anda boleh terus menggunakan Python tanpa menggunakan anotasi. Walau bagaimanapun, jika anda menggunakan alat semakan jenis, anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan anotasi berubah-ubah untuk meningkatkan ketepatan penyemak jenis.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Anotasi Pembolehubah Python dan Bagaimana Ia Berfungsi?. 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 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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.

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

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