* と演算子は Python 関数呼び出しの引数をどのようにアンパックするのでしょうか?
および 演算子を使用した関数呼び出しでのアンパック*
Python の および * 演算子は重要な役割を果たします関数呼び出しでの役割により、シーケンス、コレクション、 dictionaries.
* (単一スター) によるシーケンスとコレクションのアンパック
* (単一スター) 演算子は、シーケンスまたはコレクションを位置引数にアンパックします。たとえば、次のコードを考えてみます。
def add(a, b): return a + b values = (1, 2) s = add(*values) # unpacks values into individual arguments
これは、
s = add(1, 2)
(ダブルスター)**
で辞書を解凍するのと同じです。** (二重星) 演算子は、辞書に対して同様の操作を実行し、名前付き引数を抽出します。たとえば、次の場合:
values = {'a': 1, 'b': 2} s = add(**values) # unpacks values as keyword arguments
これは次と同等です:
s = add(a=1, b=2)
関数呼び出しアンパッキングのための演算子の結合
両方 * 演算子は関数呼び出しで一緒に使用できます。たとえば、次の場合:
def sum(a, b, c, d): return a + b + c + d values1 = (1, 2) values2 = {'c': 10, 'd': 15} s = add(*values1, **values2) # combines sequence and dictionary unpacking
これは次と同等です:
s = sum(1, 2, c=10, d=15)
パフォーマンスへの影響
と * タプルと辞書の作成により、オーバーヘッドが発生します。ただし、小規模なデータ セットの場合、パフォーマンスへの影響は一般に無視できます。より大きなデータ セットの場合は、タプルや辞書内包表記の使用など、効率を高めるための代替方法を検討してください。
関数パラメータでの追加の使用
- および
- では、次のことができます。関数パラメータで可変長の引数を受け入れるためにも使用されます。補足的な質問「 (二重星/アスタリスク) と * (星/アスタリスク) はパラメーターに何をしますか?」を参照してください。詳細については、
以上が* と演算子は Python 関数呼び出しの引数をどのようにアンパックするのでしょうか?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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

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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。
