Python の「TypeError: 'int' object is not callable」エラーを解決する
エラー「TypeError: 'int' object」が発生した場合Python では「呼び出し可能ではありません」というメッセージは、通常、組み込み関数round()との名前の競合を示します。ここでは、問題とその解決策について詳しく説明します。
次の Python コードを考えてみましょう:
a = 23 b = 45 c = 16 round((a/b)*0.9*c)
上記のコードを実行すると、次のようなエラー メッセージが表示されます:
TypeError: 'int' object is not callable.
このエラーを理解するには、コードをさらに詳しく調べる必要があります。 Round() 関数を使用して、式 ((a/b)0.9c) の結果を丸めようとしています。ただし、コード内の別の場所に、次のような割り当てが存在する可能性があります。
round = 42
この割り当てにより、名前roundが整数42に再割り当てされます。後でround((a/b)0.9c) の場合、Python インタープリターは、これを整数 42 に対してround という名前の関数を呼び出そうとしていると解釈しますが、これは不可能です。その結果、「TypeError: 'int' object is not callable」エラーが発生します。
解決策:
この問題を解決するには、ラウンドをバインドするコードを使用します。整数への変換は削除する必要があります。これは、コードベース内で、round という名前にround() 関数以外の値が割り当てられているインスタンスを検索し、そのような割り当てを削除することで実現できます。名前の競合が解決されたら、コードはエラー。式 ((a/b)0.9c) は最も近い整数に丸められ、結果が表示されます。
以上がPython の「TypeError: \'int\' object is not callable」エラーを修正する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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