input() エラー: NameError 'Name' が定義されていないの解決
単純なスクリプトを実行しようとすると、次のエラーが発生する可能性があります:
NameError: name '...' is not defined
このエラーは、ユーザー入力を評価する input() 関数で Python 2.7 を使用すると発生します。パイソン表現。文字列入力を予期する場合、この評価は混乱を招く可能性があります。
Python 2.7 の特異性
Python 2.7 では、ユーザー入力に次の 2 つのオプションが提供されます。
- input : 入力を Python として評価しますExpression.
- raw_input: 評価なしで入力を文字列として読み取ります。
Python 2.7 では、次のことが当てはまります:
input = eval(raw_input)
したがって、input("Enter your name: ") を使用する場合、入力文字列 (例: "dude,")変数名として評価されます。 「dude」という名前の変数がスクリプト内に存在しない場合、エラーがスローされます。
Python 2.7 の input() に関するセキュリティの問題
input() の評価機能は、セキュリティに影響を及ぼします。たとえば、os モジュールがインポートされ、ユーザーが「os.remove("/etc/hosts")」と入力した場合、この Python 式が実行され、システムに損害を与える可能性があります。
Python 3.x およびBeyond
Python 3.x には、本質的に Python 2.7 の raw_input() を模倣する input() 関数が 1 つだけあります。これにより、評価の側面が排除され、入力プロセスが簡素化されます。
解決策と推奨事項
文字列入力を読み取るときに Python 2.7 で NameError を解決するには、input の代わりに raw_input 関数を使用することをお勧めします。これにより、入力が文字列として扱われ、Python 式として評価されなくなります。さらに処理または変換が必要な場合は、適切な関数を使用して文字列入力を処理できます。
以上がPython 2.7 で「input()」によって「NameError」が発生するのはなぜですか?それを修正するにはどうすればよいですか?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。

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

このチュートリアルでは、Python 3にカスタムパイプラインデータ構造を作成し、機能を強化するためにクラスとオペレーターのオーバーロードを活用していることを示しています。 パイプラインの柔軟性は、一連の機能をデータセットに適用する能力にあります。

データサイエンスと処理のお気に入りであるPythonは、高性能コンピューティングのための豊富なエコシステムを提供します。ただし、Pythonの並列プログラミングは、独自の課題を提示します。このチュートリアルでは、これらの課題を調査し、グローバルな承認に焦点を当てています


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
