Python 반환 함수 및 반환 값에 대한 비밀
최근에 Python을 접하면서 Python에서 함수를 반환한다는 개념을 보았습니다. 예를 들어 이전에는 함수 반환 값 만 접했습니다. , Python은 int, str, List, dict 및 기타 유형의 데이터를 반환할 수 있습니다. 여기서 말하고 싶은 것은 Python도 반환 함수 도 지원한다는 것입니다.
먼저 Python이 지원하는 반환 함수의 기본 구문을 살펴보겠습니다.
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
변수 매개변수의 합을 구현해 보겠습니다. 일반적으로 합산 함수는 다음과 같이 정의됩니다.
def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax
그런데 합을 바로 합산할 필요는 없지만 후속 코드에서 필요에 따라 계산한다면 어떻게 될까요? 합계 결과를 반환하는 대신 합계 함수를 반환할 수 있습니다:
def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum
lazy_sum()을 호출하면 반환되는 것은 합계 결과가 아니라 합계 함수입니다: #🎜🎜 #
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
>>> f() 25
이 예에서는 함수 sum을lazy_sum에 정의하고 내부 함수 sum은 매개변수를 참조하고 외부 함수인lazer_sum의 지역 변수lazy_sum이 함수 sum을 반환하면 관련 매개 변수와 변수가 반환된 함수에 저장됩니다. "Closure"라는 프로그램 구조는 매우 강력합니다.
lazy_sum()을 호출하면 동일한 매개변수가 전달되더라도 각 호출은 새 함수를 반환합니다.
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f1==f2 False
f1() f2()를 호출해도 서로 영향을 미치지 않습니다.
위 내용은 Python 반환 함수 및 반환 값에 대한 비밀의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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.

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.

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