


Redéfinir les éléments intégrés : comprendre l'erreur de type dans 'str = str(...)'
En Python, modifier les objets intégrés peuvent entraîner des erreurs inattendues. Considérez le code suivant :
def example(parameter): global str str = str(parameter) print(str) example(1) example(2)
Lors de l'exécution de ce code, vous pouvez rencontrer deux scénarios différents. Le premier appel à example() réussit, tandis que le deuxième appel génère une TypeError. En effet, la deuxième affectation de str redéfinit sa signification.
Le rôle de str()
En Python, str() est la fonction prédéfinie qui convertit un objet en chaîne. L'attribution de str à une nouvelle valeur écrase cette fonctionnalité intégrée. En déclarant str comme globale, vous indiquez qu'elle doit faire référence à une variable de niveau supérieur en dehors de la fonction.
Correction du code
Pour résoudre le problème TypeError, vous avez deux options :
- Utiliser un Variable : Choisissez un nom différent pour la variable locale dans la fonction example(). Évitez d'utiliser des noms Python réservés comme str.
- Supprimez l'instruction globale : Supprimez l'instruction globale avant d'attribuer une nouvelle valeur à str. Cela empêchera de modifier la référence str globale au sein de votre fonction.
N'oubliez pas que la modification d'objets intégrés peut avoir des conséquences inattendues. Tenez-vous-en à l'utilisation de variables locales dans les fonctions pour éviter les conflits avec le comportement par défaut de Python.
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!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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