


Que signifie une barre oblique dans la sortie « help() » de Python ?
Lorsqu'une barre oblique apparaît dans la sortie help() : paramètres de position uniquement
Lors de l'utilisation de la fonction help() de Python pour explorer la signature de une méthode ou une fonction, vous pouvez rencontrer une barre oblique (/) dans la sortie avant la parenthèse fermante. Ce symbole indique la fin des paramètres de position uniquement de la fonction.
Que sont les paramètres de position uniquement ?
Les paramètres de position uniquement sont des paramètres qui ne peuvent pas être transmis en tant que mot-clé. arguments. Ils doivent être spécifiés dans leur ordre de position correct lors de l'appel de la fonction ou de la méthode.
Avant Python 3.3, les paramètres de position uniquement n'étaient pas officiellement pris en charge dans le langage Python. Cependant, ils pourraient être définis dans les extensions C à l'aide de l'outil Argument Clinic.
Dans Python 3.8, les paramètres de position uniquement ont été officiellement introduits dans le cadre de la spécification du langage. Ils sont désormais pris en charge à la fois dans les extensions C et dans le code Python pur.
Comment utiliser les paramètres de position uniquement
Pour définir un paramètre de position uniquement, placez simplement une barre oblique (/) sur une ligne seule après le dernier paramètre de position dans la signature de la fonction. Par exemple :
def my_function(a, b, /): pass
Dans cet exemple, a et b sont des paramètres de position, tandis que la barre oblique indique que tout autre paramètre doit être uniquement de position.
Avantages du positionnement- Paramètres uniquement
L'utilisation de paramètres de position uniquement peut offrir plusieurs avantages :
- API plus propres et plus claires : En limitant l'utilisation d'arguments de mots clés pour certains paramètres, vous pouvez rendre les signatures de fonction plus concises et plus lisibles.
- Implémentations cohérentes : Les paramètres de position uniquement permettent des implémentations plus cohérentes de modules Python qui enveloppent C code.
- Code plus rapide : Les paramètres de position uniquement nécessitent moins de traitement, ce qui peut entraîner des temps d'exécution plus rapides pour le code Python.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
