


Quelles sont les causes courantes et les exemples d'erreurs de type en Python ?
Qu'est-ce qu'une TypeError ?
Une TypeError est une erreur qui se produit lorsque Python rencontre un problème avec les types de valeurs dans votre code. Les « Types » font référence aux catégories que Python utilise pour classer différents types de données, tels que des entiers, des chaînes, des listes et des fonctions.
Comprendre les erreurs de type
Arguments de fonction et Types
Certaines erreurs de type sont liées au passage d'un nombre incorrect d'arguments à une fonction ou à l'utilisation d'arguments du type incorrect. Par exemple, une fonction peut s'attendre à un argument de type "int", mais si vous lui transmettez une chaîne à la place, vous obtiendrez une TypeError.
- TypeError : func() prend 0 argument de position mais 1 l'était donné
- TypeError : func() prend 1 argument mais 3 ont été donnés
Opérateur Des incompatibilités
TypeErrors peuvent également survenir lorsque vous effectuez certaines opérations sur des valeurs de types incompatibles. Par exemple, vous ne pouvez pas ajouter un entier à une chaîne :
- TypeError : type(s) d'opérande non pris en charge pour : 'int' et 'str'
Arguments de fonction intégrés
Fonctions Python intégrées attendez-vous à des types d’arguments spécifiques. Si vous transmettez le mauvais type, vous risquez d’obtenir une TypeError. Par exemple :
- TypeError : l'argument int() doit être une chaîne, un objet de type octet ou un nombre, pas une « liste »
- TypeErreur : mauvais type d'opérande pour abs() : 'str'
Méthodes d'objet et incompatibilités de types
< ;p>TypeErrors peut se produire lorsque vous essayez d'utiliser les méthodes d'un objet sur un type d'objet différent. Par exemple, la méthode .to_bytes() n'est pas applicable aux chaînes :
- TypeError : le descripteur 'to_bytes' pour les objets 'int' ne s'applique pas. ne s'applique pas à un 'str' objet
Objets non itérables et non inscriptibles
Les objets Python qui ne peuvent pas être itérés ou accessibles à l'aide d'indices (tels que des listes) peuvent générer des TypeErrors si vous tentez de telles opérations . Par exemple :
- TypeError : l'objet 'int' n'est pas itérable
- TypeError : l'objet 'int' n'est pas inscriptible
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!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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