##1. コード コメントの概要
- コメントはコードの説明や説明であり、コードを理解しやすくすることが目的です。
- コメントは、プログラマがステートメント、プログラム セグメント、関数などについての説明やヒントを記述することにより、プログラム コードの可読性を向上させることができます。
- 処理ロジックを含むコードでは、ソースプログラム中の有効なコメントの量が 20% 以上必要です。
関連する学習の推奨事項:
2. コード コメントの分類
#3. Python コードのコメントの基本
name = 'xiaohong' # 単一行のコメント # 単一行のコメントPython で複数行のコメントを示すには、3 つの一重引用符または 3 つの二重引用符を使用します。次の例のように、コメントが多すぎて書ききれない場合に使用されます。name = 'xiaohong'
'''これは 3 つの一重引用符を使用した複数行のコメントです
"""
'' '
これは 3 つの二重引用符を使用した複数行のコメントです
""
4。 DocStrings の概要と使用法
def add(num1,num2): """ 完成传入的两个数之和 :param num1: 加数1 :param num2: 加数2 :return: 和 """ return num1 + num2 print( add.__doc__ )備考: DocStrings ドキュメント文字列の使用規則: 最初の行は関数の機能を簡単に説明し、2 行目は空白で、3 行目は関数の具体的な説明です。 ##5. DocStrings の一般的な記述スタイル
5.1 reST スタイル
これは現在人気のあるスタイルであり、reST スタイル、DocStrings の王立形式です。 Sphinx は比較的コンパクトです。
""" This is a reST style. :param param1: this is a first param :param param2: this is a second param :returns: this is a description of what is returned :raises keyError: raises an exception """
5.2 Google スタイル
""" This is a groups style docs. Parameters: param1 - this is the first param param2 - this is a second param Returns: This is a description of what is returned Raises: KeyError - raises an exception """5.3 Numpydoc (Numpy スタイル)
""" My numpydoc description of a kind of very exhautive numpydoc format docstring. Parameters ---------- first : array_like the 1st param name `first` second : the 2nd param third : {'value', 'other'}, optional the 3rd param, by default 'value' Returns ------- string a value in a string Raises ------ KeyError when a key error OtherError when an other error """6. アノテーションの経験
コメントは多いほど良いです。一目でわかるコードの場合は、コメントを追加する必要はありません。複雑な操作の場合は、対応するコメントを追加する必要があります。操作を開始する前に記述する必要があります。
- 一目でわかりにくいコードについては、コードの後にコメントを追加する必要があります。
- コードについては絶対に記述しないでください。通常、コードを読んだ人は知っています。 Python の構文は理解できても、コードが何をしているのかがわからない
- 関連学習の推奨:
- プログラミング ビデオ
以上がPythonコードのコメント仕様コードを解析するの詳細内容です。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は、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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