Pythonでの関数定義方法 1/2ページ
まず関数を定義しましょう:
def foo():
print (' function')
foo()
上記のコードでは、foo という名前の関数が定義されています。この関数にはパラメーターがありません。コードの最後の行の機能は、この関数を呼び出すことです。これは関数の最も単純な形式です。パラメータ付きの関数を紹介しましょう:
def foo():
print ('関数')
def foo1(a,b):
print(a+b)
foo()
foo1(1,2)
foo1これはパラメータ付きの関数であり、foo1(1,2) を使用してパラメータ付きでこの関数を呼び出すことができます。
プログラム中に変数がある場合、その変数のスコープが関係します。 Python では、変数のスコープは、グローバル、ローカル、非ローカルの 3 つのレベルに分割されます。
global: 名前が示すように、グローバル変数を表します。つまり、この変数は Python の最高レベルにあり、関数やクラスではなく、この変数の定義レベルが最高になります。
local: 関数で定義されたローカル変数。
非ローカル: これは相対的な概念です。 Python では、関数内に内部関数を入れ子にすることができるため、関数内の変数は、関数内の埋め込み関数に対して非ローカルになります。
以下に、関連するプログラムを示します。まず、グローバル変数とローカル変数を確認します。
x = 1
y = 2
def foo(x):
print(x)
print(y)
print('**** ****** **')
x = 3
グローバル y
y = 3
print(x)
print(y)
print('*** ******* **')
foo(x)
print(x)
print(y)
#*********** ******* ******
#実行結果
1
2
****************
3
3
***** ******
1
3
上記のプログラムでは、2 つのグローバル変数 x と y が定義されており、関数 foo 内では、ローカル変数 x も定義されています。実行結果によると、foo 内の変数 x は実際のローカル変数であることがわかります。これに加えられた変更はグローバル変数 x に影響を与えないためです。さらに、foo 内でグローバル変数を使用する必要がある場合は、global キーワードを使用する必要があります。グローバル y の目的は、変数 y を外部で宣言されたグローバル変数 y として宣言することです。したがって、foo 内の y を変更した後でも、foo の外側に影響を及ぼします。 foo はグローバル変数を変更するためです。
非ローカルをもう一度見てみましょう:
def out():
z = 3
def inner():
非ローカル z
z = 4
print('inner function and z = {0}'.format(z))
inner( )
print('out function and z = {0}'.format(z))
out()
#**********
#実行結果
inner 関数と z = 4
out 関数と z = 4

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明確で明確なものは区別に関連していますが、それらは異なる方法で使用されます。明確な(形容詞)は、物事自体の独自性を説明し、物事の違いを強調するために使用されます。明確な(動詞)は、区別の動作または能力を表し、差別プロセスを説明するために使用されます。プログラミングでは、個別は、重複排除操作などのコレクション内の要素の独自性を表すためによく使用されます。明確なは、奇数や偶数の偶数を区別するなど、アルゴリズムまたは関数の設計に反映されます。最適化する場合、異なる操作は適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する必要がありますが、異なる操作は、論理効率の区別を最適化し、明確で読み取り可能なコードの書き込みに注意を払う必要があります。

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!X理解!Xは、C言語の論理的な非操作者です。 Xの値をブーリングします。つまり、虚偽の真の変化、trueへの誤った変更です。ただし、Cの真実と虚偽はブール型ではなく数値で表されていることに注意してください。非ゼロは真であると見なされ、0のみが偽と見なされます。したがって、!xは正の数と同じ負の数を扱い、真実と見なされます。

Cには組み込みの合計関数はありませんが、次のように実装できます。ループを使用して要素を1つずつ蓄積します。ポインターを使用して、要素に1つずつアクセスして蓄積します。大量のデータ量については、並列計算を検討してください。

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コードのコピーと貼り付けは不可能ではありませんが、注意して扱う必要があります。コード内の環境、ライブラリ、バージョンなどの依存関係は、現在のプロジェクトと一致しないため、エラーや予測不可能な結果が得られます。ファイルパス、従属ライブラリ、Pythonバージョンなど、コンテキストが一貫していることを確認してください。さらに、特定のライブラリのコードをコピーして貼り付けるときは、ライブラリとその依存関係をインストールする必要がある場合があります。一般的なエラーには、パスエラー、バージョンの競合、一貫性のないコードスタイルが含まれます。パフォーマンスの最適化は、コードの元の目的と制約に従って再設計またはリファクタリングする必要があります。コピーされたコードを理解してデバッグすることが重要であり、盲目的にコピーして貼り付けないでください。

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