パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
Python機能を作成するとき、特に私が最初に學習を始めたとき、パラメーターと引數(shù)はしばしば少し混亂します。実際、それらの違いと使用法を理解することは、柔軟で明確な機能を書くのに非常に役立ちます。
位置パラメーターは、最も基本的な使用法です
関數(shù)を定義するときに記述されたパラメーターは「パラメーター」であり、関數(shù)を呼び出すときに渡される値は「引數(shù)」です。例えば：
def Greet（名前、メッセージ）：
print（f "{message}、{name}！"）
挨拶（「アリス」、「こんにちは」）ここでは、 nameとmessageはパラメーターであり、 "Alice"と"Hello"は実際のパラメーターです。順序は非常に重要であり、それを逆にすると、結果が間違っている可能性があります。
よくある間違いは、特にパラメーター名がそれほど直感的ではない場合、パラメーターの順序を混亂させることです。間違いを犯すのは簡単であるため、A、B、Cを使用しないで、より良い名前を付けることをお勧めします。
キーワードパラメーターは、呼び出しをより明確にします
関數(shù)を呼び出すと、キーワードを使用してパラメーター名を指定できます。これにより、注文が変更されても、結果は影響を受けません。
Greet（name = "bob"、message = "hi"）＃greet（ "bob"、 "hi"）に相當します）
この方法は、多くのパラメーターがある狀況または一部のパラメーターにデフォルト値がある狀況に特に適しています。これにより、どの値がどのパラメーターが一目でどのパラメーターに対応するかを確認することができ、コードの読みやすさが向上します。
キーワードパラメーターを使用することの利點は次のとおりです。
- 理解しやすいです：他の人はあなたが何を一目で設定しているかを知るでしょう
- デフォルト値でパラメーターをスキップできます
- 調(diào)整順序は、実行結果に影響しません
しかし、それを亂用しないでください。長すぎるキーワードを書くと、必要に応じてお金が失われます。
デフォルトのパラメーター値は、一般的なシナリオを簡素化します
パラメーターのデフォルト値を設定し、多くの場合、複製コードを少なくすることができます。
def Greet（name、message = "hello"）：
print（f "{message}、{name}！"）
Greet（ "Tom"）＃デフォルト値を使用Greet（ "Tom"、 "Hey"）＃デフォルト値をオーバーライドするこの手法は非常に実用的ですが、注意すべきことがいくつかあります。
- デフォルト値は、関數(shù)を定義するときに1回のみ計算されます。デフォルト値として、可変オブジェクト（リストや辭書など）を使用しないでください。
- 一般的に使用されているパラメーターを前に置き、まったく使用されていないパラメーターを後ろに置き、デフォルト値を設定します
- 複數(shù)のパラメーターにデフォルト値がある場合は、論理的な順序でソートするようにしてください
たとえば、以下を書くときは注意してください。
def add_item（item、lst = []）：＃これはlst.append（item）を書くことをお勧めしません
LSTを返しますデフォルトリストは1回のみ作成されるため、複數(shù)の呼び出しが同じリストを共有し、予期しない動作につながる可能性があります。
*argsおよび** kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理します
渡すパラメーターの數(shù)がわからない場合があります。この時點で、 *argsと**kwargsを使用して、任意の數(shù)の位置パラメーターとキーワードパラメーターを処理できます。
def print_args（*args、** kwargs）：
print（ "positional："、args）
print（ "keyword："、kwargs）
print_args（1、2、name = "alice"、age = 30）この書き込み方法は、関數(shù)、デコレータ、または一般的なインターフェイスをカプセル化するためによく使用されます。利點は、エラーを報告せずにさまざまな入力を受け入れることができることです。
また、注意：
- エンドユーザーインターフェイスでの過剰使用を避けるようにしてください、そうでなければ読みやすさは低下します
- 明確な場合に固定パラメーターを使用します
-
*argsと**kwargsにタイププロンプトを追加することは維持に役立ちます
基本的にそれだけです。パラメーターの部分はシンプルに見えますが、適切に使用すると、関數(shù)が柔軟性とクリアの両方にすることができます。一方、ランダムに使用すると、紛らわしいコードを簡単に記述できます。
以上がPython関數(shù)引數(shù)とパラメーターの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を実裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
2025定量的取引スキル：Pythonの自動レンガ運動戦略、犬のように安定した5％の毎日の利益を上げてください！
Jul 03, 2025 am 10:27 AM
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python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス狀態(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
Web APIのGolangとPythonのパフォーマンスの違いを理解する
Jul 03, 2025 am 02:40 AM
Golangofferssuperiorporformance、nativeconconcurrencyviagoroutines、および効率的なresourceusage、makingitidealforhigh-raffic、low-latencyapis;
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
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Golangサービスを既存のPythonインフラストラクチャと統(tǒng)合するための戦略
Jul 02, 2025 pm 04:39 PM
統(tǒng)合されたservicesと統(tǒng)合されたpothonistoninfrastructure、userestapisorgrpcforinter-servicecommunication、goandpythonappstoStoStosandizedprotocols.1.userestapis（Frameworkslikeginingoand flaskinpython）またはuserestapisを許可します
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イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを実裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復オブジェクトは反復因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
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