


Comment créer des fonctions d'ordre supérieur en Python ?
Sep 05, 2023 pm 07:29 PMEn Python, une fonction qui prend une autre fonction comme argument ou renvoie une fonction en sortie est appelée une fonction d'ordre supérieur. Jetons un coup d'?il à ses fonctionnalités -
La fonction peut être stockée dans une variable.
Cette fonction peut être passée en paramètre à une autre fonction.
Les fonctions d'ordre supérieur peuvent être stockées dans des listes, des tables de hachage, etc.
Les fonctions peuvent être renvoyées par les fonctions.
Regardons quelques exemples ?
Fonctionner comme objet
La traduction chinoise deExemple
est?:Exemple
Dans cet exemple, ces fonctions sont traitées comme des objets. Ici, la fonction demo() est affectée à une variable -
# Creating a function def demo(mystr): return mystr.swapcase() # swapping the case print(demo('Thisisit!')) sample = demo print(sample('Hello'))
Sortie
tHISISIT! hELLO
Fonction Passer en paramètre
La traduction chinoise deExemple
est?:Exemple
Dans cette fonction passée en paramètre. La fonction demo3() appelle les fonctions demo() et demo2() comme paramètres.
def demo(text): return text.swapcase() def demo2(text): return text.capitalize() def demo3(func): res = func("This is it!") # Function passed as an argument print (res) # Calling demo3(demo) demo3(demo2)
Sortie
tHIS IS IT! This is it!
Parlons maintenant des décorateurs. Nous pouvons utiliser les décorateurs comme fonctions d’ordre supérieur.
Décorateurs en Python
La traduction chinoise deExemple
est?:Exemple
Dans un décorateur, une fonction est passée en paramètre à une autre fonction puis appelée dans la fonction wrapper. Regardons un exemple rapide ?
@mydecorator def hello_decorator(): print("This is sample text.")
Ce qui précède peut également s'écrire -
def demo_decorator(): print("This is sample text.") hello_decorator = mydecorator (demo_decorator)
Exemple de décorateur
La traduction chinoise deExemple
est?:Exemple
Dans cet exemple, nous travaillerons avec les décorateurs en tant que fonctions d'ordre supérieur -
def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) # outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc # calling demoFunc2 = outerFunc(demoFunc) demoFunc2(10, 20)
Sortie
Sum = 30La traduction chinoise de
Exemple
est?:Exemple
def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) # outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc # calling demoFunc2 = outerFunc(demoFunc) demoFunc2(10, 20)
Sortie
Sum = 30
Appliquer le décorateur de syntaxe
La traduction chinoise deExemple
est?:Exemple
L'exemple ci-dessus peut être simplifié en utilisant un décorateur avec @symbol. L'application des décorateurs peut être simplifiée en pla?ant le symbole @ devant la fonction que l'on souhaite décorer -
# outer function def outerFunc(sample): def innerFunc(x,y): # inner function return sample(x,y) return innerFunc @outerFunc def demoFunc(x,y): print("Sum = ",x+y) demoFunc(10,20)
Sortie
Sum = 30
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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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.

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

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"

Pour intégrer la technologie informatique des sentiments de l'IA dans les applications PHP, le noyau est d'utiliser les services cloud AIAPI (tels que Google, AWS et Azure) pour l'analyse des sentiments, envoyer du texte via les demandes HTTP et analyser les résultats JSON renvoyés et stocker les données émotionnelles dans la base de données, réalisant ainsi le traitement automatisé et les informations sur les données de la rétroaction des utilisateurs. Les étapes spécifiques incluent: 1. Sélectionnez une API d'analyse des sentiments d'IA appropriée, en considérant la précision, le co?t, le support linguistique et la complexité d'intégration; 2. Utilisez Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes, stocker les scores de sentiment, les étiquettes et les informations d'intensité; 3. Construisez un tableau de bord visuel pour prendre en charge le tri prioritaire, l'analyse des tendances, la direction d'itération du produit et la segmentation de l'utilisateur; 4. Répondez aux défis techniques, tels que les restrictions d'appel API et les chiffres

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.
