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Maîtrisez les erreurs courantes et les solutions des identifiants Python
Python est un langage de programmation facile à apprendre et à utiliser avec des fonctions puissantes et une syntaxe flexible. Lors de l'apprentissage et de l'utilisation de Python, nous devons comprendre et utiliser correctement les identifiants en Python. Les identifiants sont des noms utilisés pour identifier divers objets tels que des variables, des fonctions, des classes, des modules, etc. Cependant, lors de l’écriture de code, il est facile de commettre des erreurs d’identification courantes. Cet article présentera plusieurs erreurs courantes et donnera les solutions correspondantes et des exemples de code.
1. Mauvaises règles de dénomination
En Python, la dénomination des identifiants doit suivre certaines règles. Voici les règles de dénomination de Python :
L'une des erreurs courantes consiste à utiliser des mots-clés Python comme identifiants. Les mots-clés Python sont des noms réservés par le langage de programmation et ne peuvent pas être utilisés comme identifiants. Voici quelques mots-clés de Python :
and, as, assert, break, class, def, del, elif, else, sauf, enfin, for, from, global, if, import, in, is, lambda, not, ou, passer, relancer, revenir, essayer, tandis que, avec, céder, etc.
La solution est de choisir d'autres noms appropriés comme identifiants et d'éviter d'utiliser des mots-clés. Par exemple, nous définissons une variable nommée "def" :
def = 10 print(def)
Le code ci-dessus signalera une erreur car "def" est un mot-clé en Python. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons choisir d'autres noms comme identifiants :
def_value = 10 print(def_value)
2. Erreur de définition répétée
En Python, le même identifiant ne peut pas être défini de manière répétée dans la même portée. Si le même identifiant est défini plusieurs fois, Python signalera une erreur. Voici un exemple :
def function(): a = 10 a = 20 print(a) function()
Dans le code ci-dessus, la variable "a" est définie deux fois dans la même fonction. C'est une erreur courante. Pour résoudre ce problème, nous devons éviter de définir le même identifiant à plusieurs reprises.
3. Erreurs de style de dénomination
En Python, il existe certains styles de dénomination couramment utilisés, notamment la casse camel (Camel Case) et la casse de soulignement (Snake Case). Lors de la programmation en Python, nous devons choisir un style de nommage approprié et le maintenir cohérent.
L'une des erreurs courantes consiste à utiliser différents styles de dénomination à différents endroits, ce qui entraîne une mauvaise lisibilité du code. Voici un exemple :
def myFunction(): my_variable = 10 return my_variable print(myFunction())
Dans le code ci-dessus, le nom de la fonction utilise la casse camel, tandis que le nom de la variable utilise la casse de soulignement. Pour résoudre ce problème, nous devons choisir un style de nommage et le maintenir cohérent dans tout le code.
def my_function(): my_variable = 10 return my_variable print(my_function())
4. Erreur de portée
En Python, la portée d'un identifiant détermine sa visibilité et ses autorisations d'accès. Les variables définies dans une fonction ont une portée locale et ne sont accessibles que dans la fonction. Les variables définies en dehors d'une fonction ont une portée globale et sont accessibles dans tout le code. Voici un exemple :
def my_function(): local_variable = 10 print(local_variable) my_function() print(local_variable)
Dans le code ci-dessus, la variable "local_variable" est définie à l'intérieur de la fonction et n'est pas accessible en dehors de la fonction. Pour résoudre ce problème, nous devons considérer la portée des variables et utiliser correctement les identifiants.
Ce qui précède est une introduction à plusieurs erreurs courantes d'identification Python et à leurs solutions. Lors de l'écriture de code Python, nous devons prêter attention aux erreurs ci-dessus et éviter de commettre des erreurs similaires dans le code. Une utilisation appropriée des identifiants rend non seulement le code plus lisible et compréhensible, mais améliore également la qualité et l’efficacité du code.
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