


Explorer les propriétés d'un objet : découvrir son état pour le débogage
Pour déboguer efficacement vos scripts, connaître l'état actuel d'un objet est essentiel. Cependant, les fonctions intégrées à Python ne fournissent pas de solution immédiate pour imprimer toutes les propriétés et valeurs actuelles d'un objet.
Répondre au besoin
N'ayez crainte , car une combinaison de deux fonctions peut répondre à votre besoin. La fonction vars() renvoie un dictionnaire contenant toutes les propriétés et valeurs de l'objet, y compris les propriétés auxquelles votre code ne peut pas accéder directement.
Pour visualiser efficacement ces informations pour le débogage, le La fonction pprint() du module pprint entre en jeu. Cette fonction formate le dictionnaire dans une présentation lisible et organisée.
Mise en œuvre
Pour obtenir la fonctionnalité souhaitée, suivez simplement les étapes suivantes :
- Importez le module pprint.
- Utilisez vars() pour récupérer un dictionnaire des propriétés de l'objet.
- Passez ce dictionnaire comme argument à pprint() pour générer une sortie formatée.
Exemple
Considérez ce qui suit object :
my_object = {"name": "John Doe", "age": 30}
Pour déboguer et inspecter l'état de l'objet, vous pouvez utiliser le code suivant :
from pprint import pprint pprint(vars(my_object))
Cela produira le résultat suivant :
{'age': 30, 'name': 'John Doe'}
Ce format fournit une représentation claire des propriétés de l'objet et de leurs valeurs correspondantes, facilitant ainsi vos efforts de débogage.
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!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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