ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python の関数およびメソッド呼び出しで括弧が重要になるのはどのような場合ですか?

Python の関数およびメソッド呼び出しで括弧が重要になるのはどのような場合ですか?

Nov 29, 2024 am 02:43 AM

When Do Parentheses Matter in Python Function and Method Calls?

関数およびメソッド呼び出しの括弧省略を解く

Python では、関数とメソッドは第一級オブジェクトとして扱われます。これは、関数を変数に割り当てたり、他の関数に引数として渡したり、関数から返すこともできることを意味します。

ただし、関数またはメソッドを呼び出すときは、通常、my_func のようにその名前に括弧を追加します。 ()。ただし、かっこを省略した方が有益なシナリオもあります。

次のコードを考えてみましょう:

class objectTest():
    def __init__(self, a):
        self.value = a

    def get_value(self):
        return self.value

a = objectTest(1)
b = objectTest(1)
        
print(a == b)
print(a.get_value() == b.get_value)
print(a.get_value() == b.get_value())
print(a.get_value == b.get_value)
ログイン後にコピー

このコードの出力は次のとおりです:

False
False
True 
False
ログイン後にコピー

この不可解な結果は、get_value がメソッドであるにもかかわらず、最初に呼び出さずに変数のように使用しているという事実から生じています。これが可能なのは、関数名またはメソッド名を囲むかっこを省略すると、呼び出し可能オブジェクトと呼ばれる関数またはメソッド オブジェクト自体が返されるためです。

呼び出し可能オブジェクトは、かっこが追加されたときに特定のアクションを実行するために呼び出すことができるオブジェクトです。 。指定された例では、a.get_value は、オブジェクト a の get_value メソッドを表す呼び出し可能オブジェクトを参照します。

したがって、次の比較が行われます:

  • a == b : a と b のオブジェクト ID を比較します (False)
  • a.get_value() == b.get_value: a と b の get_value メソッドを呼び出して返された値を比較します (False)
  • a.get_value() == b.get_value(): a と b の get_value メソッドを呼び出して返された値を比較します (True) )
  • a.get_value == b.get_value: a と b の get_value メソッドを表す呼び出し可能オブジェクトを比較します。 (False)

括弧を省略すると、さまざまなシナリオで柔軟性が得られます:

  • 参照の受け渡し: 呼び出し可能オブジェクトを他の関数またはプロセスに渡す場合、括弧を省略するとかっこを使用すると、呼び出し可能オブジェクトが確実に渡されます。 Reference.
  • 動的呼び出し: 特定のコンテキスト (map() の使用など) では、呼び出し可能オブジェクトを指定して、それを動的に呼び出す必要があります。
  • 呼び出し可能なコレクション: コレクション内の呼び出し可能なコレクションを収集し、特定の条件に基づいてそれらを動的に取得できます。

関数やメソッドの呼び出しにおける括弧省略の動作を理解することで、Python プログラミングの可能性が広がります。

以上がPython の関数およびメソッド呼び出しで括弧が重要になるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles