Python の識別子は、変数、関数、クラス、モジュール、その他のオブジェクトを識別するために使用される名前です。識別子には文字、数字、アンダースコア (_) を含めることができますが、数字以外の文字で始める必要があります。アルファベットは、ISO ラテン文字セットの A ~ Z と a ~ z のみで構成されます。
識別子では大文字と小文字が区別されるため、FOO と foo は 2 つの異なるオブジェクトです。 $、%、@ などの特殊記号は識別子に使用できません。さらに、if、else、for などの単語は予約語であり、識別子として使用できません。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
次の表に、すべての予約文字とその説明を示します。
予約語 |
説明 |
and |
は式演算 (論理 AND 演算) に使用されます |
as |
型変換用 |
assert |
Assertion、変数または条件式の値が true かどうかを判断するために使用されます |
break |
ループ ステートメントの実行を中断します |
## を定義するために使用されます。 #次のループの実行を続行します |
|
は関数またはメソッドの定義に使用されます |
|
変数またはシーケンスの値を削除します |
##elif |
else |
|
##例外例外 |
|
#exec |
|
# を実行するために使用されます。 ##ループ ステートメント |
|
finally |
は例外ステートメントに使用されます。例外が発生した後、finally に含まれるコード ブロックは必ず実行されます。常に実行されます。 try と組み合わせて使用され、Except |
#from |
はモジュールのインポートに使用され、import |
##global |
グローバル変数の定義 |
if |
条件文、else 、elif |
import |
と組み合わせて使用され、モジュールのインポートに使用され、from | ## と組み合わせて使用されます。
#匿名関数を定義する |
| #not
式演算、論理 NOT 演算に使用 |
|
式に使用演算、論理 OR 演算 |
#pass |
|
|
raise |
|
|
return |
try |
|
with |
簡略化された Python ステートメント |
yield |
値を返すために使用されますシーケンス内の関数から |
アンダースコアで始まるか終わる識別子は通常、特別な意味を持ちます。たとえば、アンダースコアで始まる識別子 (_foo など) は、from module import * ステートメントを使用してインポートできません。 __init__ など、前後に 2 つのアンダースコアが付いた識別子は、特別なメソッド用に予約されています。 __bar など、2 つのアンダースコアが前に付いた識別子は、クラスのプライベート属性を実装するために使用されます。一般に、同様の識別子は避けるべきです。 |
以上がPython言語の予約語の詳細内容です。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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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