


Rujukan Pas-demi-Pembolehubah dalam Python
Melalukan parameter kepada fungsi dalam Python lazimnya disalahertikan. Walaupun sering diandaikan bahawa parameter diluluskan mengikut nilai, pemahaman yang lebih mendalam mendedahkan kerumitan yang mencabar tanggapan ini. Artikel ini menyelidiki spesifik passing parameter dalam Python, menangani persoalan bagaimana untuk mencapai tingkah laku pass-by-reference.
Argument Passing dalam Python
Dalam Python , hujah diluluskan sebagai rujukan kepada objek, bukan objek itu sendiri. Ini bermakna fungsi menerima salinan alamat memori objek, bukan rujukan langsung kepada objek.
Jenis Tidak Boleh Berubah lwn. Boleh Berubah
Memahami bagaimana jenis data berbeza berkelakuan adalah penting. Jenis tidak boleh ubah, seperti rentetan, tidak boleh diubah suai setelah dibuat. Jenis boleh ubah, seperti senarai, boleh diubah kandungannya.
- Jenis Boleh ubah: Apabila menghantar objek boleh ubah kepada fungsi, rujukan kepada objek akan disalin. Sebarang perubahan yang dibuat pada objek dalam fungsi akan dicerminkan dalam objek asal apabila fungsi itu kembali.
- Jenis Tidak Berubah: Apabila menghantar objek tidak berubah kepada fungsi, rujukan kepada objek disalin. Walau bagaimanapun, sebarang percubaan untuk mengubah suai objek akan menyebabkan objek baharu dicipta dan bukannya mengubah suai yang asal.
Contoh: Senarai Boleh Berubah
def change_list(my_list): my_list.append('four') outer_list = ['one', 'two', 'three'] change_list(outer_list) print(outer_list) # Output: ['one', 'two', 'three', 'four']
Dalam contoh ini, senarai diluluskan melalui rujukan, membenarkan kandungannya ditukar dalam fungsi dan mencerminkan perubahan tersebut di luar fungsi.
Contoh: Rentetan Kekal
def change_string(my_string): my_string = 'Changed' outer_string = 'Original' change_string(outer_string) print(outer_string) # Output: Original
Dalam contoh ini, rentetan tidak berubah dan tidak boleh diubah suai dalam fungsi. Oleh itu, perubahan itu tidak mempunyai kesan ke atas nilai asal.
Simulasi Pass-by-Reference
Walaupun Python tidak menyokong pass-by-reference sebenar, terdapat adalah teknik untuk mensimulasikannya:
- Mengembalikan Nilai Baharu: Fungsi boleh mengembalikan nilai baharu yang memegang versi diubah suai bagi objek asal.
- Menggunakan Objek Pembungkus: Cipta objek pembungkus yang mengandungi objek asal dan hantar pembungkus ke fungsi. Fungsi ini boleh mengubah suai objek dalam pembungkus, menghantarnya secara berkesan melalui rujukan.
Kaveat
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa memberikan objek baharu kepada yang diluluskan pembolehubah dalam fungsi tidak akan menjejaskan objek asal. Ini kerana pembolehubah ialah salinan rujukan, bukan rujukan langsung kepada objek itu sendiri.
Ringkasnya, mekanisme hantaran hujah Python, walaupun kelihatan sebagai nilai lulus, mempamerkan tingkah laku lulus demi rujukan untuk objek boleh ubah dan berkesan bertindak sebagai nilai lulus untuk objek tidak berubah. Memahami tingkah laku ini adalah penting untuk mengoptimumkan kod dan memastikan perubahan yang dimaksudkan ditunjukkan dengan sewajarnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mencapai Gelagat Pass-by-Reference untuk Argumen Pembolehubah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
