Was ist ein TypeError?

Ein TypeError ist ein Fehler, der auftritt, wenn Python auf ein Problem mit den Wertetypen stößt in Ihrem Code. „Typen“ beziehen sich auf die Kategorien, die Python verwendet, um verschiedene Arten von Daten wie Ganzzahlen, Zeichenfolgen, Listen und Funktionen zu klassifizieren.

Typfehler verstehen

Funktionsargumente und Typen

Einige Typfehler beziehen sich auf die Übergabe der falschen Anzahl von Argumenten an eine Funktion oder die Verwendung von Argumenten des falschen Typs. Beispielsweise könnte eine Funktion ein Argument vom Typ „int“ erwarten, aber wenn Sie ihr stattdessen einen String übergeben, erhalten Sie einen TypeError.

TypeError: func() akzeptiert 0 Positionsargumente, aber 1 wurde angegeben

TypeError: func() akzeptiert 1 Argument, aber es wurden 3 angegeben

Operator Mismatches

> ;

TypeErrors können auch auftreten, wenn Sie bestimmte Vorgänge ausführen auf Werte inkompatibler Typen. Beispielsweise können Sie einer Zeichenfolge keine Ganzzahl hinzufügen:

TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'str'

Integrierte Funktionsargumente

Integrierte Python-Funktionen Erwarten Sie bestimmte Arten von Argumenten. Wenn Sie den falschen Typ übergeben, erhalten Sie möglicherweise einen TypeError. Zum Beispiel:

TypeError: int()-Argument muss eine Zeichenfolge, ein byteähnliches Objekt oder eine Zahl sein, nicht „Liste“

TypeError: Ungültiger Operandentyp für abs(): 'str'

Objektmethoden und Typkonflikte

TypeErrors kann auftreten, wenn Sie versuchen, Methoden eines Objekts für einen anderen Objekttyp zu verwenden. Beispielsweise ist die Methode .to_bytes() nicht auf Zeichenfolgen anwendbar:

TypeError: descriptor 'to_bytes' for 'int' object does' Gilt nicht für einen 'str' Objekt

Nicht iterierbare und nicht subskribierbare Objekte

Python-Objekte, über die nicht iteriert werden kann oder auf die nicht mithilfe von Subskripten (z. B. Listen) zugegriffen werden kann, können TypeErrors auslösen, wenn Sie solche Vorgänge versuchen . Zum Beispiel:

TypeError: 'int' object is not iterable

TypeError: „int“-Objekt ist nicht vorhanden abonnierbar

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die häufigsten Ursachen und Beispiele für TypeErrors in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme

Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Verwandter Artikel

Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:16 AM

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.May 04, 2025 am 12:11 AM

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

Wie erstellt man ein Python -Array? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:10 AM

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Was sind einige Alternativen zur Verwendung einer Shebang -Linie, um den Python -Dolmetscher anzugeben?May 04, 2025 am 12:07 AM

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.