


Melalui Pembolehubah melalui Rujukan dalam Python
Argumen Python diluluskan mengikut nilai, di mana fungsi yang dipanggil menerima salinan pembolehubah asal. Ini berbeza daripada panggilan demi rujukan, di mana fungsi menerima rujukan kepada pembolehubah asal dan boleh mengubah suainya secara langsung.
Mutable vs. Immutable Variable
Dalam Python, sesetengah jenis data boleh berubah (cth., senarai, kamus) manakala yang lain tidak boleh diubah (cth., rentetan). Apabila menghantar pembolehubah boleh ubah, fungsi boleh mengubah kandungannya, tetapi apabila menghantar pembolehubah tidak berubah, fungsi tidak boleh mengubah suainya.
Tingkah Laku Pass-by-Value dalam Python
Sebagai contoh, pertimbangkan kod berikut:
class PassByReference: def __init__(self): self.variable = 'Original' self.change(self.variable) print(self.variable) def change(self, var): var = 'Changed'
Apabila contoh kelas ini dicipta, output adalah "Asal". Ini kerana parameter "var" dalam kaedah "ubah" ialah salinan atribut "pembolehubah" dan sebarang perubahan yang dibuat kepada "var" dalam kaedah tidak menjejaskan pembolehubah asal di luar kaedah.
Penyelesaian untuk Gelagat Rujukan Laluan
Walaupun Python tidak menyokong panggilan demi rujukan secara langsung, terdapat penyelesaian untuk disimulasikan tingkah laku ini.
Nilai Pulangan:
Fungsi boleh mengembalikan pembolehubah yang diubah suai, yang kemudiannya boleh diberikan kepada pembolehubah asal di luar fungsi.
Kelas atau Senarai Pembungkus:
Kelas atau senarai pembungkus boleh ubah boleh digunakan untuk memegang pembolehubah. Dengan menghantar pembungkus kepada fungsi, fungsi boleh mengubah suai pembolehubah yang dipegang dan perubahan akan ditunjukkan dalam pembungkus apabila ia dikembalikan.
Kesimpulan
Sementara Python tidak menyokong panggilan demi rujukan yang benar, penyelesaian yang disediakan membolehkan pembangun mensimulasikan tingkah laku ini untuk kedua-dua jenis data boleh ubah dan tidak boleh ubah, membolehkan lebih fleksibiliti dalam kod reka bentuk.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mensimulasikan Gelagat Pas-demi-Rujukan?. 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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
