Python 함수에서 기본 인수가 아닌 인수가 기본 인수를 따를 수 없는 이유는 무엇입니까?
인수 순서의 구문 오류 이해
Python에서 함수를 정의할 때 기본 인수 배치에 관한 엄격한 규칙이 있습니다. 이 문서에서는 기본이 아닌 인수가 함수 정의에서 기본 인수 뒤에 올 수 없는 이유를 살펴봅니다.
Python의 구문에 따르면 모든 필수 매개변수는 기본 매개변수 앞에 와야 합니다. 이는 기본 인수가 함수 호출 중에 생략될 수 있는 선택적 값을 나타내기 때문입니다. 혼합 모드가 허용되면 인터프리터는 구문적 모호성에 직면하게 됩니다. 예를 들어 다음 함수를 생각해 보세요.
def fun1(a="who is you", b="True", x, y): print(a, b, x, y)
이 선언을 사용하면 함수는 4개의 인수를 받아들이고 처음 2개는 기본값을 갖습니다. 그러나 'a'와 'b' 앞에 'x'와 'y'를 배치하면 혼란이 생길 수 있습니다. 'x'와 'y'가 순서 없이 제공된 경우 인터프리터는 어떤 값이 'x' 및 'y'에 해당하는지 어떻게 결정합니까?
이 문제를 해결하기 위해 Python은 기본 인수가 아닌 인수가 기본 인수 뒤에 오면 SyntaxError를 발생시킵니다. 이 규칙을 적용함으로써 인터프리터는 인수 할당에 모호함이 없도록 보장합니다.
반대로 함수를 다음과 같이 정의하면:
def fun1(x, y, a="who is you", b="True"): print(a, b, x, y)
여기서 'x'와 ' y'는 이제 필수 매개변수이고 'a'와 'b'는 기본값을 갖습니다. 이 순서를 사용하면 모호함 없이 일반적인 위치 또는 키워드 인수 호출이 가능합니다.
키워드 인수를 사용하면 순서가 잘못되었거나 누락된 인수 할당이 허용됩니다. 그러나 기본 인수와 함께 사용하면 누락된 인수를 "건너뛰기" 위해 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 마지막 함수 정의에서는 다음과 같이 호출할 수 있습니다.
fun1(1, a="ok") # Skips 'y' and assigns '1' to 'x' fun1(1, b="ok") # Skips 'y' and 'a'
이 구문은 키워드 인수의 유연성과 Python 함수에서 적절한 매개변수 순서 지정의 중요성을 강조합니다.
위 내용은 Python 함수에서 기본 인수가 아닌 인수가 기본 인수를 따를 수 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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
