


Warum führt „example = list(...)“ zu „TypeError: 'list' Object Is Not Callable“?
Bei der REPL, wenn Sie Sie haben versucht, den Code „example = list('easyhoss')“ einzugeben und zu erwarten, dass die Beispielvariable eine Liste von Zeichen aus der Zeichenfolge enthält. Sie sind auf den Fehler gestoßen: „TypeError: Das Objekt „list“ ist nicht aufrufbar.
Dies geschieht, weil Sie versehentlich die integrierte Python-Klasse „list“ mit einer Instanz einer Liste überschrieben haben. Als Sie später in „example = list('easyhoss')“ auf „list“ verwiesen haben, interpretierte Python dies als die Instanz, die nicht aufgerufen werden kann.
Um dies zu verstehen, müssen wir Pythons Namespace- und Scoping-Mechanismen untersuchen.
Namespaces: Python verwendet verschachtelte Namespaces, um Objektnamen (einschließlich Klassen und Funktionen) zu speichern. Jedes Modul verfügt über einen eigenen Namespace, einschließlich integrierter Funktionen und Klassen.
Scoping: Beim Verweisen auf einen Namen überprüft Python zuerst den lokalen Namespace. Wenn es nicht gefunden wird, bewegt es sich zu Namespaces höherer Ebene, bis es den Namen findet oder keine weiteren Namespaces mehr findet (was zu einem NameError führt).
In Ihrem Fall haben Sie dem unwissentlich eine Instanz von „list“ zugewiesen globale „list“-Variable:
example = list('easyhoss') # "list" refers to the built-in class list = list('abc') # Creates a "list" variable referencing an instance of "list" example = list('easyhoss') # "list" refers to the instance, resulting in the error
Dieses Überschreiben verbirgt die integrierte „list“-Klasse, was dazu führt, dass „TypeError.“
Um diesen Fehler zu vermeiden, verwenden Sie IDEs wie PyCharm oder Atom mit Python-Plugins, die Namensschatten hervorheben.
Zusätzliche Überlegungen:
- „list“ ist eine aufrufbare Klasse, die die Instanzerstellung auslöst.
- Instanz von „list“ (list[]) sind nicht aufrufbar.
- Weitere Informationen zu Klassen und Instanzen finden Sie in der Python-Dokumentation.
Wenn Sie eine interaktive Python-Sitzung starten, erstellen Sie eine temporäre Modul mit eigenem Namespace, was sich auch auf das Namespace-Verhalten auswirken kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wirft „example = list(...)' manchmal einen „TypeError: ‚list'-Objekt ist nicht aufrufbar' aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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