


Variablenanmerkungen in Python 3.6: Verbesserung von Typhinweisen
In der kommenden Python 3.6-Version führen Variablenanmerkungen eine neue Dimension für Typhinweise ein. Mit diesen Anmerkungen können Sie die Typen von Variablen, einschließlich Klassenvariablen und Instanzvariablen, über eine einfache Syntax angeben.
Hintergrund von Typhinweisen
Früher in Python 3.5, Typ Hinweise wurden eingeführt, um einen Standard für die Kommentierung von Funktionsparametern bereitzustellen. Nun erweitern Variablenanmerkungen dieses Konzept auf jede Variable.
Was sind Variablenanmerkungen?
Variablenanmerkungen verknüpfen einen Typ direkt mit einer Variablen mithilfe der folgenden Syntax:
variable_name: type = initial_value
Zum Beispiel deklariert das von Ihnen zitierte Beispiel primes: List[int] = [] eine Liste von Ganzzahlen, die anfänglich ist leer.
Vorteile von Variablenanmerkungen
Diese neue Syntax für Variablenanmerkungen bietet mehrere Vorteile:
Vereinfachte Typhinweise:
Es bietet eine prägnantere Möglichkeit, Typen anzudeuten als die Verwendung des #-Typs Kommentare.
Verbesserte Typinformationen:
Es ermöglicht Modulen und Klassen, ein Annotations-Attribut zu haben, das die Typmetadaten speichert. Dies erleichtert den Zugriff auf die Typinformationen durch externe Tools und Bibliotheken.
Unterstützung für Klassenvariablen:
Der neue ClassVar-Typ wurde hinzugefügt, um Klassenvariablen explizit zu bezeichnen. Dies verdeutlicht die Unterscheidung zwischen Klassen- und Instanzvariablen.
Optionale Funktion:
Variablenanmerkungen sind völlig optional. Sie werden jedoch dringend empfohlen, um die Lesbarkeit des Codes zu verbessern, die Funktionen zur Typprüfung zu verbessern und die Nutzung von Typinformationen für Tools von Drittanbietern zu erleichtern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verbessern Variablenanmerkungen Typhinweise in Python 3.6?. 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.

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