So verwenden Sie bedingte Aussagen (wenn sonst) in Python? Sie ermöglichen es Ihnen, je nach Ergebnis dieser Bedingungen verschiedene Codeblöcke auszuführen.
: if
elif
else
Beispiel:
In diesem Beispiel wäre die Ausgabe "x ist größer als 5", da die erste Bedingung (
) wahr ist. Die Blöcke und if
werden übersprungen. Python bewertet die Bedingungen nacheinander; Es hört auf, sobald es einen echten Zustand findet.
- Falsche Eindrückung: Python stützt sich stark auf die Eindrücke, um Codeblöcke zu definieren. Eine falsche Eindrücke führt zu
IndentationError
und falscher Logik. Behalten Sie immer eine konsistente Einklebung (normalerweise vier Leerzeichen) in Ihremif
,elif
undelse
Blöcken bei. Die Verwendung von in einer bedingten Anweisung weist einen Wert zu, anstatt zu vergleichen, was häufig zu unerwartetem Verhalten führt. Zum Beispiel ist - falsch; Es sollte .
=
==
unnötiges Verschachteln sein:=
tief verschachtelte==
Aussagen können schwer zu lesen und zu warten. Erwägen Sie, Ihren Code zu refaktieren, um einfachere Strukturen wie Funktionen oder logische Operatoren zu verwenden, um die Lesbarkeit zu verbessern und die Komplexität zu verringern. Dies kann zu unerwarteten Verhaltensweisen oder Fehlern führen, wenn Ihr Code nicht alle möglichen Szenarien berücksichtigt. Überprüfen Sie Ihre Booleschen Ausdrücke für die Genauigkeit. Zum Beispiel prüft=
korrekt, ob x zwischen 5 und 10 liegt, aberif x = 5:
ist immer wahr, da X immer mindestens eine der Bedingungen erfüllt. Dies kann zu unerwartetem Verhalten führen, da das Standardargument innerhalb des Bereichs der Funktion geändert wird. Dies ist zwar für eine komplexe Logik erforderlich, aber es ist wichtig, dies effektiv zu tun, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten und Fehler zu vermeiden.- Halten Sie es flach: Versuchen Sie, die Nistpegel zu minimieren. Tief verschachtelte Strukturen werden schnell schwer zu verstehen. Wenn Sie sich mit vielen verschachtelten Ebenen befinden, sollten Sie Ihren Code in kleinere, überschaubare Funktionen umstellen. Dies vereinfacht die Logik und verbessert die Lesbarkeit. Dies ist besonders wichtig in verschachtelten Strukturen, in denen der Kontext möglicherweise nicht sofort offensichtlich ist. Dies hilft anderen Entwicklern (und Ihrem zukünftigen Selbst) die Logik zu verstehen. In komplexeren Szenarien sollten Sie die Logik in kleinere Funktionen unterteilen, um die Lesbarkeit zu verbessern. Sie müssen sich jedoch bewusst sein, wie Python Vergleiche zwischen verschiedenen Typen behandelt. Python wird die erwarteten numerischen Vergleiche durchführen. wird als größer als
- . Zum Beispiel könnte der Vergleich einer Zeichenfolge, die eine Zahl mit einer Ganzzahl darstellt, funktionieren (wird im Allgemeinen aus Klarheit entmutigt). Dies kann jedoch zu unerwarteten Ergebnissen führen, sodass eine explizite Typumwandlung für Klarheit und Zuverlässigkeit empfohlen wird. Explizite Typumwandlung unter Verwendung von Funktionen wie , ,
return
wird im Allgemeinen für Klarheit bevorzugt und um potenzielle Fehler zu vermeiden. Achten Sie immer auf die Datentypen, die Sie vergleichen, um sicherzustellen, dass sich Ihre bedingten Aussagen wie erwartet verhalten.break
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie benutze ich in Python bedingte Aussagen (wenn sonst)?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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