使用型別提示指定多個傳回型別
使用可以傳回不同資料型態(例如清單或布林值)的函數時,使用類型提示正確指定預期的回傳類型至關重要。這有助於提高程式碼可讀性並啟用類型檢查。
使用 Python 3.10 語法
從 Python 3.10 開始,指定多個返回類型的首選方法是使用管道 ( |) 運算符建立聯合類型。語法如下:
def foo(id) -> list | bool: # ...
在此範例中,foo() 函數可以傳回列表或布林值。
對於早期Python,使用打字.Union版本
對於3.10之前的Python版本,您可以使用typing.Union類別建立一個聯合類型:
from typing import Union def foo(client_id: str) -> Union[list, bool]: # ...
強制類型提示
要注意的是,Python中不強制執行類型提示,這表示不執行運行時類型檢查。它們主要用作程式碼開發和文件期間的描述性工具。
範例
考慮以下程式碼:
>>> def foo(a: str) -> list: ... return "Works" ... >>> foo(1) 'Works'
在此範例中,儘管該函數被註解為傳回一個列表,但它會傳回一個字串。但是,類型註釋仍然在__annotations__ 屬性中設定:
>>> foo.__annotations__ {'return': <class>, 'a': <class>}</class></class>
其他資源
有關類型提示的更多信息,請參閱以下資源:
- PEP 483:模式提示
- Python 3.5 中的類型提示是什麼?
以上是如何使用型別提示在 Python 中指定多個回傳類型?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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