1. 들여쓰기의 오용
실수:
Python은 들여쓰기에 엄격한데, 초기에는 실수로 코드에 탭과 공백이 섞여 있었습니다.
수정 사항:
탭 대신 공백을 사용하도록 코드 편집기를 구성했습니다(들여쓰기 수준당 공백 4개). 또한 실수로 인한 서식 오류를 조기에 발견할 수 있도록 "공백 표시" 옵션도 활성화했습니다.
교훈: 들여쓰기 스타일을 항상 일관되게 유지하세요.
2. 가변 데이터 유형과 불변 데이터 유형의 혼동
실수:
튜플을 수정하려고 했으나 TypeError가 발생했습니다. 나중에 의도하지 않은 목록을 실수로 수정하여 코드에서 예상치 못한 동작이 발생했습니다.
수정 사항:
저는 변경 가능한(예: 목록, 사전) 데이터 유형과 변경 불가능한(예: 튜플, 문자열) 데이터 유형의 차이점을 배웠습니다. 데이터를 변경하지 않고 유지해야 할 때 튜플이나 Frozenset을 사용하기 시작했습니다.
학습 내용: 의도하지 않은 결과를 피하기 위해 변경 가능한 유형과 불변 유형의 차이점을 이해하세요.
3. 변수 초기화를 잊어버림
실수:
변수에 값을 할당하기 전에 변수를 사용하려고 했는데 이로 인해 NameError가 발생했습니다.
수정 사항:
이를 방지하기 위해 변수를 선언할 때 기본값으로 초기화하는 습관을 들였습니다. 예:
대신:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
다음을 수행하세요.
total = 0 print(total)
교훈: 변수를 사용하기 전에 항상 초기화하세요.
4. 내장 함수 이름 덮어쓰기
실수:
나는 내 스크립트 중 하나에서 Python의 내장 목록 함수를 덮어쓴 변수 목록의 이름을 지정했습니다. 이로 인해 나중에 list()를 사용하여 새 목록을 만들려고 할 때 문제가 발생했습니다.
수정 사항:
저는 변수 이름에 더 주의를 기울이고 Python의 내장 함수와 충돌하는 이름을 사용하는 것을 피했습니다. Linter와 같은 도구도 코드를 실행하기 전에 이러한 실수를 잡는 데 도움이 되었습니다.
교훈: Python의 예약어와 내장 함수 이름을 변수 이름으로 사용하지 마세요.
5. 목록 이해를 사용하지 않음
실수:
길고 중첩된 for 루프를 사용하여 새 목록을 만들었기 때문에 코드를 읽기가 더 어렵고 효율성이 떨어졌습니다.
수정 사항:
나는 목록 이해에 대해 배웠고 간결하고 읽기 쉬운 코드에 사용하기 시작했습니다. 예:
대신:
squared_numbers = [] for num in range(10): squared_numbers.append(num ** 2)
다음을 수행하세요.
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
배운 교훈: 더 깔끔하고 빠른 코드를 위해 목록 이해와 같은 Python 구조를 수용합니다.
6. 문자열 형식화에 F-문자열을 사용하지 않음
실수:
% 또는 .format()과 같은 오래된 문자열 형식 지정 방법을 사용했는데, 이는 가독성이 낮고 때로는 오류가 발생하기 쉽습니다.
수정 사항:
보다 깔끔하고 직관적인 형식화를 위해 f-문자열로 전환했습니다. 예:
대신:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
다음을 수행하세요.
total = 0 print(total)
교훈: F-문자열(Python 3.6에서 도입됨)은 읽기 쉽고 효율적인 문자열 형식 지정을 위한 획기적인 도구입니다.
최종 생각
실수는 특히 프로그래밍에 있어서 학습의 필수적인 부분입니다. 이러한 초기 실수는 실망스러웠지만 Python 개발자로 성장하는 데 도움이 되었습니다. 이제 막 시작했다면 실수를 포용하는 것을 잊지 마십시오. 이는 성공을 위한 디딤돌입니다.
코딩을 하면서 초보자가 저지른 실수는 무엇입니까? 아래 댓글로 여러분의 경험을 공유해 주세요!
위 내용은 Python의 eginner 실수와 해결 방법의 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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