Python의 유형 오류 이해
Python의 유형 오류는 수행 중인 작업에 대해 코드에 있는 하나 이상의 값 유형이 올바르지 않을 때 발생합니다.
오류 메시지 해석
TypeError에 대한 오류 메시지는 다음과 같이 분류할 수 있습니다. 다음:
인수 불일치
-
인수 개수가 잘못됨:
- 예: "TypeError: func() 0개의 위치 인수를 사용하지만 1개는 주어진"
연산자 불일치
-
연산자에 대한 잘못된 인수:
- 예: "TypeError: 다음에 대해 지원되지 않는 피연산자 유형입니다. : 'int' 및 'str'"
사용자 정의 오류 메시지
-
함수/클래스에 대한 잘못된 인수:
- 예: "유형 오류: func()가 'arg' 인수에 대해 여러 값을 얻었습니다."
원인 및 디버깅
인수 불일치 오류
이는 숫자가 다음과 같을 때 발생합니다. 또는 함수를 호출하거나 객체를 생성하는 데 사용된 인수 유형이 예상 매개변수와 일치하지 않습니다. 함수 또는 클래스 서명을 이해하고 올바른 인수를 제공했는지 확인하세요.
연산자 불일치 오류
이 오류는 연산자 양쪽의 피연산자(값)가 호환되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어 문자열과 정수를 추가하려고 하면 TypeError가 발생합니다. 연산자를 확인하고 피연산자의 유형이 올바른지 확인하세요.
사용자 정의 오류 메시지
함수와 클래스는 특정 메시지와 함께 자체 사용자 정의 TypeError를 발생시킬 수 있습니다. 이는 종종 함수에 전달된 인수의 형식이나 내용에 문제가 있음을 나타냅니다. 자세한 내용은 설명서나 오류 메시지를 참조하세요.
기타 유형 오류
- 반복 가능/호출 가능/Subscriptable 오류: 개체가 다음에서 사용되고 있음을 나타냅니다. 해당 유형에 적합하지 않은 방식(예: 정수).
- 유형 개체 오류: 유형 개체 자체가 잘못 사용되는 예외적인 경우입니다.
위 내용은 Python의 TypeError 예외 문제를 해결하고 이해하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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