


Que sont les annotations de variables Python et comment fonctionnent-elles ?
Que sont les annotations de variables ?
Les annotations de variables sont une nouvelle fonctionnalité de Python 3.6 qui vous permet d'attacher des métadonnées de type à des variables. Il s'agit d'une suite à la PEP 484, qui a introduit des indices de type pour les paramètres de fonction.
Tout comme pour les annotations de fonction, l'interpréteur Python n'attache aucune signification particulière aux annotations de variables. L'interpréteur stocke simplement les informations de type dans un attribut spécial nommé __annotations__. Cet attribut est disponible pour les classes et les modules.
La syntaxe des annotations de variables est simple. Vous spécifiez simplement le type de la variable après un caractère deux-points (:). Par exemple, le code suivant définit une variable nommée primes qui est annotée sous forme de liste d'entiers :
primes: List[int] = []
Vous pouvez également annoter des variables auxquelles une valeur est attribuée en même temps. Par exemple, le code suivant définit une variable nommée capitaine qui est annotée sous forme de chaîne :
captain: str = "Picard"
Les annotations de variables sont totalement facultatives. Cependant, ils peuvent être très utiles pour les outils de vérification de type et d’autres outils d’analyse de code. Ces outils peuvent utiliser les annotations de type pour garantir que votre code est de type sécurisé.
Comment primes: List[int] = [] attribue-t-il un type ?
Le code prime : List[ int] = [] attribue le type List[int] à la variable prime. Cela signifie que primes devrait contenir une liste d’entiers. La partie [] du code initialise les nombres premiers avec une liste vide.
Quels changements cela apporte-t-il ?
Les annotations variables apportent un certain nombre de modifications à Python, notamment :
- Syntaxe : La nouvelle : syntaxe pour variable annotations
- Attribut : L'attribut __annotations__ pour les classes et les modules
- Vérification de type : Les annotations variables peuvent être utilisées par les outils de vérification de type pour garantir que le code est type-safe
Vais-je être obligé d'utiliser ça ?
Non, les annotations de variables sont complètement facultatives. Vous pouvez continuer à utiliser Python sans utiliser d'annotations. Cependant, si vous utilisez un outil de vérification de type, vous souhaiterez peut-être envisager d'utiliser des annotations variables pour améliorer la précision du vérificateur de type.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

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Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

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