


Was sind Variablenanmerkungen?
Variablenanmerkungen sind eine neue Funktion in Python 3.6, mit der Sie Typmetadaten an Variablen anhängen können. Dies ist eine Weiterentwicklung von PEP 484, mit dem Typhinweise für Funktionsparameter eingeführt wurden.
Genau wie bei Funktionsanmerkungen weist der Python-Interpreter Variablenanmerkungen keine besondere Bedeutung zu. Der Interpreter speichert die Typinformationen einfach in einem speziellen Attribut namens __annotations__. Dieses Attribut ist für Klassen und Module verfügbar.
Die Syntax für Variablenanmerkungen ist einfach. Sie geben einfach den Typ der Variablen nach einem Doppelpunkt (:) an. Der folgende Code definiert beispielsweise eine Variable mit dem Namen Primzahlen, die als Liste von Ganzzahlen annotiert wird:
primes: List[int] = []
Sie können auch Variablen mit Annotationen versehen, denen gleichzeitig ein Wert zugewiesen wird. Der folgende Code definiert beispielsweise eine Variable mit dem Namen „Captain“, die als Zeichenfolge annotiert wird:
captain: str = "Picard"
Variablenanmerkungen sind völlig optional. Sie können jedoch für Typprüfungstools und andere Codeanalysetools sehr nützlich sein. Diese Tools können die Typanmerkungen verwenden, um sicherzustellen, dass Ihr Code typsicher ist.
Wie weisen Primzahlen: List[int] = [] einen Typ zu?
Die Code-Primzahlen: List[ int] = [] weist der Variablen Primzahlen den Typ List[int] zu. Das bedeutet, dass von Primzahlen erwartet wird, dass sie eine Liste von ganzen Zahlen enthalten. Der []-Teil des Codes initialisiert Primzahlen mit einer leeren Liste.
Welche Änderungen bringt es mit sich?
Variablenanmerkungen bringen eine Reihe von Änderungen an Python mit sich, darunter:
- Syntax: Die neue: Syntax für Variable Anmerkungen
- Attribut: Das Attribut __annotations__ für Klassen und Module
- Typprüfung: Variablenanmerkungen können von Typprüfungstools verwendet werden, um sicherzustellen, dass der Code korrekt ist typsicher
Werde ich gezwungen sein, es zu verwenden? es?
Nein, Variablenanmerkungen sind völlig optional. Sie können Python weiterhin verwenden, ohne Anmerkungen zu verwenden. Wenn Sie jedoch ein Tool zur Typprüfung verwenden, sollten Sie die Verwendung von Variablenanmerkungen in Betracht ziehen, um die Genauigkeit der Typprüfung zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Python-Variablenanmerkungen und wie funktionieren sie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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