Arguments et paramètres de fonction Python
Jul 04, 2025 am 03:26 AMLes paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.
Lors de l'écriture de fonctions Python, les paramètres et les arguments sont souvent un peu déroutants, surtout lorsque j'ai commencé à apprendre. En fait, déterminer les différences et l'utilisation entre eux est très utile pour rédiger des fonctions flexibles et claires.

Les paramètres de position sont l'utilisation la plus élémentaire
Les paramètres écrits lors de la définition d'une fonction sont des "paramètres", et les valeurs transmises lors de l'appel de la fonction sont des "arguments". Par exemple:

Def Greet (nom, message): print (f "{message}, {nom}!") saluer ("Alice", "bonjour")
Ici, name
et message
sont des paramètres, tandis que "Alice"
et "Hello"
sont les paramètres réels passés. La commande est très importante et si vous l'inversez, le résultat peut être faux.
Une erreur courante consiste à confondre l'ordre des paramètres, en particulier lorsque les noms de paramètres ne sont pas très intuitifs. Il est recommandé de donner un meilleur nom, pas d'utiliser A, B et C, car il est facile de faire des erreurs.

Les paramètres des mots clés rendent les appels plus clairs
Lorsque vous appelez une fonction, vous pouvez utiliser des mots clés pour spécifier le nom du paramètre, de sorte que même si la commande change, le résultat ne sera pas affecté:
saluer (name = "bob", message = "hi") # équivalent à saluer ("bob", "salut")
Cette méthode convient particulièrement aux situations où il existe de nombreux paramètres ou certains paramètres ont des valeurs par défaut. Il vous permet de voir quelle valeur correspond au paramètre en un coup d'?il, améliorant la lisibilité du code.
Les avantages de l'utilisation des paramètres de mots clés comprennent:
- C'est plus facile à comprendre: les autres sauront ce que vous installez en un coup d'?il
- Vous pouvez ignorer les paramètres avec des valeurs par défaut
- L'ordre d'ajustement n'affecte pas les résultats de l'exécution
Mais ne vous en abusez pas. Si vous écrivez trop de mots clés, vous perdrez de l'argent si vous le souhaitez.
Valeurs de paramètres par défaut Simplifier les scénarios communs
Définissez une valeur par défaut pour les paramètres, et dans de nombreux cas, vous pouvez écrire le code moins en double:
Def Greet (nom, message = "Hello"): print (f "{message}, {nom}!") saluer ("tom") # Utiliser les valeurs par défaut saluer ("tom", "hey") # remplacer les valeurs par défaut
Cette technique est très pratique, mais quelques choses à noter:
- La valeur par défaut n'est calculée qu'une seule fois lors de la définition d'une fonction. N'utilisez pas d'objets mutables (tels que les listes ou les dictionnaires) comme valeur par défaut.
- Mettez les paramètres couramment utilisés à l'avant, mettez les paramètres inhabituellement utilisés derrière et définissez la valeur par défaut
- Si plusieurs paramètres ont des valeurs par défaut, essayez de les trier dans un ordre logique
Par exemple, soyez prudent lorsque vous écrivez ce qui suit:
def add_item (item, lst = []): # Ce n'est pas recommandé d'écrire lst.append (item) Retour LST
étant donné que la liste par défaut ne sera créée qu'une seule fois, plusieurs appels partageront la même liste, ce qui peut conduire à un comportement inattendu.
* Args et ** kwargs gèrent un nombre incertain de paramètres
Parfois, vous ne savez pas combien de paramètres vous souhaitez passer. à l'heure actuelle, vous pouvez utiliser *args
et **kwargs
pour gérer n'importe quel nombre de paramètres de position et de paramètres de mots clés.
def print_args (* args, ** kwargs): Print ("Positional:", Args) Print ("Mot-clé:", Kwargs) print_args (1, 2, name = "Alice", age = 30)
Cette méthode d'écriture est souvent utilisée pour encapsuler des fonctions, des décorateurs ou des interfaces générales. L'avantage est qu'il peut accepter diverses entrées sans erreur de signalement.
Mais aussi noter:
- Essayez d'éviter une surutilisation dans l'interface utilisateur final, sinon la lisibilité diminuera
- Utiliser des paramètres fixes dans des cas clairs
- L'ajout d'invites de type à
*args
et**kwargs
peut aider à maintenir
Fondamentalement, c'est tout. La pièce des paramètres semble simple, mais si elle est utilisée correctement, elle peut rendre la fonction à la fois flexible et claire. D'un autre c?té, s'il est utilisé au hasard, il est facile d'écrire du code déroutant.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.

Le noyau du développement par PHP du résumé du texte d'IA est d'appeler les API de service AI externes (comme OpenAI, HuggingFace) en tant que coordinateur pour réaliser le prétraitement du texte, les demandes d'API, l'analyse de la réponse et l'affichage des résultats; 2. La limitation est que les performances informatiques sont faibles et que l'écosystème de l'IA est faible. La stratégie de réponse consiste à tirer parti des API, un découplage de service et un traitement asynchrone; 3. La sélection des modèles doit peser la qualité du résumé, le co?t, le retard, la concurrence, la confidentialité des données et des modèles abstraits tels que GPT ou BART / T5 sont recommandés; 4. L'optimisation des performances comprend le cache, les files d'attente asynchrones, le traitement par lots et la sélection des zones à proximité. Le traitement des erreurs doit couvrir la limite actuelle RETRING, le délai d'expiration du réseau, la sécurité des clés, la vérification et la journalisation des entrées pour assurer le fonctionnement stable et efficace du système.
