Python의 함수에 대해 알아야 할 모든 것
Python 함수에 대한 자세한 설명: 정의, 호출 및 매개변수 유형
기능 정의 및 기능
함수는 필요할 때만 실행되는 재사용 가능한 코드 블록입니다. Python에서는 def
키워드를 사용하여 함수를 정의합니다.
예를 들어 다음 코드는 합계 함수를 정의합니다.
def sum(a, b): print(a + b)
이 함수는 두 정수 a
와 b
의 합을 계산합니다. 두 숫자의 합을 구해야 할 경우 sum(a, b)
함수를 직접 호출할 수 있습니다.
함수 호출
함수를 호출한다는 것은 함수 이름과 괄호를 통해 함수 내부의 코드를 실행하는 것을 의미합니다. 예:
def sum(a, b): print(a + b) sum(1, 3)
여기:
a
및b
은 함수 정의의 매개변수입니다.1
과3
는 함수에 전달되는 매개변수 값(실제 매개변수)입니다.sum
은 함수 이름입니다.
매개변수 유형
Python 함수는 네 가지 매개변수 유형을 지원합니다.
- 필수 매개변수: 함수 호출 시 제공해야 하는 매개변수입니다. 제공되지 않으면 Python은
TypeError
예외를 발생시킵니다.
def sum(a, b): print(a + b) sum(1, 3) # 正确 sum() # TypeError
a
및 b
은 기본값이 없으므로 필수 매개변수입니다.
- 키워드 인수: 매개변수 이름을 명시적으로 지정하여 매개변수를 전달합니다.
def new_print(a, b): print(f"{a} is a friend of {b}") new_print(b="Alice", a="Bob")
출력: Bob은 Alice의 친구입니다
키워드 매개변수는 매개변수의 순서가 잘못된 경우에도 해당 매개변수에 값을 올바르게 할당합니다.
- 기본 매개변수: 매개변수의 기본값을 설정하며, 함수 호출 시 생략 가능합니다.
def sum(a=0, b=0): print(a + b) sum() # 输出:0 sum(1, 3) # 输出:4
a
, b
에 값을 지정하지 않아도 기본값은 0이므로 정상적으로 함수가 실행됩니다.
-
변수 매개변수: 이 함수는 원하는 수의 매개변수를 사용할 수 있습니다.
a.
*args
: 함수 내에서 튜플 형식으로 액세스되는 키워드가 아닌 매개변수를 받는 데 사용됩니다.
def sum(*numbers): total = 0 for i in numbers: total += i print(total) sum(1, 2, 3, 4) # 输出:10
b. **kwargs
: 함수 내부의 사전 형식으로 액세스되는 임의 개수의 키워드 매개변수를 수신하는 데 사용됩니다.
def print_kwargs(**kwargs): for key, value in kwargs.items(): print(f"{key}={value}") print_kwargs(name="Alice", age=30, city="New York")
디지털 교환의 네 가지 방법
다음 네 가지 방법으로 두 숫자의 값을 교환할 수 있습니다.
방법 1: 임시 변수 사용
P = 5 Q = 4 temp = P P = Q Q = temp
방법 2: 튜플 압축 해제
P = 5 Q = 4 P, Q = Q, P
방법 3: 비트 연산자 사용
P = 5 Q = 4 P = P ^ Q Q = P ^ Q P = P ^ Q
방법 4: 덧셈과 뺄셈 활용
P = 5 Q = 4 P = P + Q Q = P - Q P = P - Q
위 내용은 Python의 함수에 대해 알아야 할 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
