Python의 명명 규칙: 변수 및 함수
Python에서는 camelCase나 PascalCase가 널리 사용되는 C#과 달리 다른 명명 규칙이 준수됩니다. . Python의 기본 사례를 살펴보겠습니다.
Python의 CamelCase 및 PascalCase
Python에서 CamelCase 및 PascalCase를 접할 수 있지만 이러한 규칙은 일반적으로 권장되지 않습니다.
뱀 Case
Python에서 선호하는 명명 규칙은 snake_case이며 단어는 밑줄로 구분됩니다.
예:
this_is_my_variable = 'a' def this_is_my_function():
PEP 8 지침
PEP 8(Python Enhancement Proposal 8)은 Python의 코딩 스타일 규칙을 간략하게 설명합니다.
- 함수 이름은 소문자여야 하며 가독성을 위해 밑줄로 구분해야 합니다.
- 변수 이름은 함수 이름과 동일한 규칙을 따릅니다.
- mixedCase는 이전 버전을 보존하는 것이 이미 일반적인 관행인 특정 상황에서만 허용됩니다. 호환성.
추가 고려 사항
- 클래스 이름은 CapitalizedWords 규칙을 사용합니다(예: MyClass).
- 상수는 규칙을 사용합니다. UPPER_CASE_WITH_UNDERSCORES.
- 변수 이름에 특수 문자(예: $, %, ^)를 사용하지 마세요.
- 변수 이름은 짧고 설명적이어야 합니다.
위 내용은 Python의 변수 및 함수에 권장되는 명명 규칙은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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