Python 함수: Return None, Return 또는 No Return 문 - 무엇을 사용해야 합니까?
Python 함수: Return 문 탐구
많은 Python 프로그래머는 return None, return 또는 no return 문 중에서 선택해야 하는 딜레마에 직면합니다. 함수를 작성할 때 전혀. 이 문서에서는 이러한 접근 방식 간의 미묘한 차이점을 살펴보고 각 접근 방식이 언제 적절한지에 대한 지침을 제공합니다.
삼중 함수:
다음 세 가지 함수를 고려하세요.
def my_func1(): print("Hello World") return None def my_func2(): print("Hello World") return def my_func3(): print("Hello World")
얼핏 보면 세 함수 모두 None을 반환하는 것처럼 보입니다. 그러나 자세히 살펴보면 동작에 미묘한 차이가 있습니다.
return None 사용:
이는 함수가 값을 반환하도록 설계되었음을 명시적으로 나타냅니다. 이 경우 없음. 이 값은 나중에 코드의 다른 곳에서 활용될 수 있습니다. return None은 함수가 제공하려는 특정 반환 값이 있는 경우 일반적으로 사용됩니다.
예를 들어, 다음 함수는 사람인 경우 그 사람의 어머니를 반환하고 그렇지 않으면 None을 반환합니다.
def get_mother(person): if is_human(person): return person.mother else: return None
return 사용:
이는 루프의 break 문과 유사하게 작동합니다. 주로 함수 실행을 종료하는 역할을 하며 반환 값은 중요하지 않습니다. 자주 필요하지는 않지만 return은 특정 시나리오에서 유용할 수 있습니다.
죄수 그룹 중에서 칼을 든 죄수를 검색하는 다음 예를 생각해 보세요.
def find_prisoner_with_knife(prisoners): for prisoner in prisoners: if "knife" in prisoner.items: prisoner.move_to_inquisition() return # No need to check the remaining prisoners or raise an alert raise_alert()
함수의 반환 값은 더 이상 사용할 수 없으므로 변수에 할당하면 안 됩니다.
No return 사용 설명:
이 접근 방식도 None을 반환하지만 이는 특정 반환 값 없이 함수가 성공적으로 완료되었음을 의미합니다. 기본적으로 C 또는 Java와 같은 언어에서 void 함수의 반환과 동일한 역할을 수행합니다.
def set_mother(person, mother): if is_human(person): person.mother = mother
결론:
세 메서드 모두 궁극적으로 None을 반환하지만 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. return None은 특정 반환 값을 전달해야 할 때 사용됩니다. return은 함수 실행을 명시적으로 종료하는 데 사용되며, return 문을 사용하지 않는 것은 지정된 반환 값 없이 함수가 성공적으로 완료된 것을 나타냅니다.
위 내용은 Python 함수: Return None, Return 또는 No Return 문 - 무엇을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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예, ApythonclasscanhavemultiplecontructorsthrowaltiveTechniques.1.usedefaultargumentsinthe__init__methodtoallowflexibleinitializationswithvaryingnumbersofparameters.2.defineclassmethodsasaltistuctructorsforcecalobbebcreati

Python에서 범위 () 함수와 함께 루프를 사용하는 것은 루프 수를 제어하는 일반적인 방법입니다. 1. 루프 수를 알고 있거나 인덱스별로 요소에 액세스 해야하는 경우 사용하십시오. 2. 범위 (정지) 0에서 STOP-1, 범위 (시작, 중지) 시작부터 정지 -1까지, 범위 (시작, 정지) 단계 크기를 추가합니다. 3. 범위는 최종 값을 포함하지 않으며 Python 3의 목록 대신 반복 가능한 객체를 반환합니다. 4. 목록을 통해 목록 (range ())로 변환하고 리버스 순서로 음수 단계 크기를 사용할 수 있습니다.

QUML (Quantum Machine Learning)을 시작하려면 선호되는 도구는 Python이며 Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum 또는 Pytorchquantum과 같은 라이브러리를 설치해야합니다. 그런 다음 Pennylane을 사용하여 양자 신경망을 구축하는 것과 같은 예제를 실행하여 프로세스에 익숙해 지십시오. 그런 다음 데이터 세트 준비, 데이터 인코딩, 구축 파라 메트릭 양자 회로 구축, 클래식 옵티마이 저 트레이닝 등의 단계에 따라 모델을 구현하십시오. 실제 전투에서는 처음부터 복잡한 모델을 추구하지 않고 하드웨어 제한에주의를 기울이고, 하이브리드 모델 구조를 채택하며, 최신 문서와 공식 문서를 지속적으로 언급하여 개발에 대한 후속 조치를 취해야합니다.

Python을 사용하여 WebApi를 호출하여 데이터를 얻는 것의 핵심은 기본 프로세스와 공통 도구를 마스터하는 것입니다. 1. 요청을 사용하여 HTTP 요청을 시작하는 것이 가장 직접적인 방법입니다. Get 메소드를 사용하여 응답을 얻고 JSON ()을 사용하여 데이터를 구문 분석하십시오. 2. 인증이 필요한 API의 경우 헤더를 통해 토큰 또는 키를 추가 할 수 있습니다. 3. 응답 상태 코드를 확인해야합니다. 예외를 자동으로 처리하려면 response.raise_for_status ()를 사용하는 것이 좋습니다. 4. 페이징 인터페이스에 직면하여 다른 페이지를 차례로 요청하고 주파수 제한을 피하기 위해 지연을 추가 할 수 있습니다. 5. 반환 된 JSON 데이터를 처리 할 때 구조에 따라 정보를 추출해야하며 복잡한 데이터를 데이터로 변환 할 수 있습니다.

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이 기사는 여러 상위 Python "완성 된"프로젝트 웹 사이트 및 고급 "블록버스터"학습 리소스 포털을 선택했습니다. 개발 영감, 마스터 레벨 소스 코드 관찰 및 학습 또는 실제 기능을 체계적으로 개선하든, 이러한 플랫폼은 놓치지 않아야하며 파이썬 마스터로 빠르게 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.

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