Den Zweck der einzelnen Unterstrichvariablen in Python (_) verstehen
Python-Programmierer stoßen häufig auf die einzelne Unterstrichvariable (_) und verlassen sie wundern sich über seine Bedeutung. Dieser Artikel befasst sich mit seinen drei primären herkömmlichen Verwendungszwecken:
- Last Executed Expression Container: In interaktiven Interpretersitzungen enthält _ das Ergebnis des neuesten Ausdrucks und spiegelt das Verhalten des CPython-Interpreters wider .
- Übersetzungssuche: Bei der Internationalisierung (i18n) hilft _ Übersetzung, die Code wie „raise forms.ValidationError(_(„Bitte geben Sie einen korrekten Benutzernamen ein“))“ zulässt.
-
„Throwaway“-Variable: _ findet Verwendung als Einwegartikel Variable für mehrere Zwecke:
- Ohne Berücksichtigung von Funktionsergebnisteilen: Code wie „label, has_label, = text.partition(':')", wobei das analysierte Ergebnis verwirft.
- Nicht verwendete Funktionsparameter: In Funktionssignaturen kann _ auf unnötige Parameter hinweisen, wie z. B. „def callback(_):n return Stimmt.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Verwendung von als „Wegwerf“-Variable dazu führen kann Konflikt mit seiner Verwendung bei der Übersetzungssuche. Um Verwirrung zu vermeiden, sollten Sie die Verwendung von _ als Wegwerfvariable in Betracht ziehen.
Linters kennzeichnen häufig nicht verwendete Variablen, die mit _ gekennzeichnet sind, und veranlassen Programmierer, sie entweder zu verwenden oder zu entfernen, um potenzielle Fehler oder Tippfehler zu vermeiden.
In Python 3.10 hat der Mustervergleich die Rolle von _ als „Platzhalter“-Muster weiter gefestigt, sodass es jeden Wert abdecken kann, ohne an einen bestimmten Wert zu binden Variable.
Während _ ein gültiger Variablenname bleibt, bedenken Sie, dass er weiterhin Verweise auf Objekte beibehalten kann, was sich auf die Speichernutzung auswirkt. Für eine ordnungsgemäße Ressourcenbereinigung wird der explizite Aufruf von „del _“ sowohl Linters erfüllen als auch referenzierte Objekte freigeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas bedeutet die Unterstrichvariable (_) in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


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