


Comment les annotations de variables améliorent-elles les indications de type dans Python 3.6 ?
Annotations variables dans Python 3.6 : amélioration des indices de type
Dans la prochaine version de Python 3.6, les annotations variables introduisent une nouvelle dimension dans les indices de type. Ces annotations vous permettent de spécifier les types de variables, y compris les variables de classe et les variables d'instance, grâce à une syntaxe simple.
Contexte des conseils de type
Plus tôt dans Python 3.5, tapez des astuces ont été introduites pour fournir une norme pour l'annotation des paramètres de fonction. Désormais, les annotations de variable étendent ce concept pour couvrir n'importe quelle variable.
Que sont les annotations de variable ?
Les annotations de variable associent directement un type à une variable en utilisant la syntaxe suivante :
variable_name: type = initial_value
Par exemple, l'exemple que vous avez cité, prime : List[int] = [], déclare une liste d'entiers qui est initialement vide.
Avantages des annotations variables
Cette nouvelle syntaxe pour les annotations variables offre plusieurs avantages :
Indices de type simplifiés :
Il offre une manière plus concise d'indiquer les types que d'utiliser le type # commentaires.
Informations de type améliorées :
Il permet aux modules et aux classes d'avoir un attribut annotations qui stocke les métadonnées de type. Cela facilite l'accès aux informations de type par des outils et des bibliothèques externes.
Prise en charge des variables de classe :
Le nouveau type ClassVar a été ajouté pour désigner explicitement les variables de classe. Cela clarifie la distinction entre les variables de classe et d'instance.
Fonctionnalité facultative :
Les annotations de variables sont complètement facultatives. Cependant, ils sont fortement recommandés pour améliorer la lisibilité du code, améliorer les capacités de vérification de type et permettre aux outils tiers d'exploiter plus facilement les informations 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!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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