Jadual Kandungan
Alternatif untuk Mengembalikan Berbilang Nilai daripada Fungsi Python: Analisis Terperinci
Menggunakan Tuple
Menggunakan Kamus
Menggunakan Kelas
Menggunakan Kelas Data (Python 3.7 )
Menggunakan Senarai
Kaedah Mana Yang Terbaik?
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Mengembalikan Berbilang Nilai Terbaik daripada Fungsi Python?

Bagaimana untuk Mengembalikan Berbilang Nilai Terbaik daripada Fungsi Python?

Dec 19, 2024 am 11:10 AM

How to Best Return Multiple Values from a Python Function?

Alternatif untuk Mengembalikan Berbilang Nilai daripada Fungsi Python: Analisis Terperinci

Dalam Python, mengembalikan berbilang nilai daripada fungsi mempunyai beberapa pilihan, masing-masing mempunyai kelebihan dan kelebihan tersendiri. kelemahan. Artikel ini menyelidiki kaedah yang berbeza, meneroka implikasi dan kesesuaiannya untuk pelbagai kes penggunaan.

Menggunakan Tuple

Tuple ialah cara mudah untuk mengembalikan berbilang nilai. Walau bagaimanapun, apabila bilangan nilai meningkat, ia menjadi rumit untuk mengingati susunan dan potensi kekeliruan. Selain itu, membongkar tupel boleh membosankan.

Menggunakan Kamus

Kamus menyediakan pendekatan yang lebih tersusun, membolehkan pemetaan nilai kepada kekunci sewenang-wenangnya. Ini menjadikan pengekstrakan nilai khusus mudah dan menghapuskan keperluan untuk membongkar.

Menggunakan Kelas

Mencipta kelas khusus untuk menyimpan nilai yang dikembalikan memperkenalkan struktur berorientasikan objek. Ini membolehkan pengkapsulan dan penambahan fungsi tersuai. Ia juga menyokong penggunaan atribut slot untuk pengoptimuman memori.

Menggunakan Kelas Data (Python 3.7 )

Kelas data berkembang mengikut pendekatan kelas dengan menyediakan penjanaan automatik kaedah khas, menaip anotasi dan alatan lain yang berguna. Ini memudahkan penciptaan objek data berstruktur.

Menggunakan Senarai

Senarai menawarkan cara mudah untuk mengumpul dan mengembalikan berbilang nilai. Walaupun kurang biasa daripada tupel, kaedah ini tidak sesuai jika terdapat keperluan untuk elemen ditaip kuat.

Kaedah Mana Yang Terbaik?

Pilihan kaedah bergantung pada keperluan khusus aplikasi.

  • Tuple: Sesuai untuk sebilangan kecil nilai mudah, tetapi tidak disyorkan untuk kompleks atau banyak nilai.
  • Kamus: Sesuai apabila nilai perlu diakses oleh kekunci atau apabila bilangan nilai adalah dinamik.
  • Kelas: Sediakan enkapsulasi, penyesuaian dan pengoptimuman memori; berguna apabila nilai yang dikembalikan membentuk objek semula jadi.
  • Kelas Data: Cara mudah untuk mencipta objek data berstruktur dengan sokongan Python 3.7.
  • Senarai: Sesuai untuk mengumpulkan bilangan pembolehubah unsur homogen; tidak diutamakan jika penaipan kuat diperlukan.

Selain itu, Python menyediakan tuple bernama, yang menggabungkan kelebihan tupel dengan keupayaan untuk mengakses nilai mengikut nama. Ini amat berguna apabila bekerja dengan struktur data yang besar atau kompleks.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengembalikan Berbilang Nilai Terbaik daripada Fungsi Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles