Python에서는 정수 데이터 유형(1,2,3...), 문자열 데이터 유형("ABC")과 같은 상수 데이터 유형을 포함한 모든 것이 객체입니다. 이러한 개체를 사용하려면 해당 개체 참조를 사용하십시오. 할당 연산자는 실제로 객체 참조가 메모리에 데이터를 저장하는 객체를 참조하도록 만듭니다.
그럼 식별자란 무엇인가요?
식별자는 개체 참조에 부여된 이름입니다.
유효한 Python 식별자 규칙:
1. 길이는 임의적입니다.
2. Python 2.x 버전에서는 식별자가 ASCII로 되어 있습니다. 문자 또는 밑줄이며 Python 3에서는 문자, 숫자 및 밑줄이 뒤에 올 수 있습니다. 유니코드 인코딩에서 숫자로 간주되는 문자를 포함하여 모든 안내 문자 또는 공백이 아닌 문자일 수 있습니다. (따라서 이름은 아랍어, 중국어, 일본어 또는 러시아어 문자 또는 유니코드 문자 집합이 지원하는 다른 언어의 문자를 사용하여 수행할 수 있습니다.)
규칙:1. Python의 미리 정의된 식별자 이름을 사용하지 마세요. 따라서 향후 Python의 새 버전에서 사용될 수 있는 NotImplemented 및 Eliipsis와 같은 이름을 사용하지 마세요.
2. Python 내장 함수 이름이나 내장 데이터 유형 또는 예외 이름을 식별자 이름으로 사용하지 마세요.
3. 밑줄 규칙에 대해, 이름의 시작과 끝 부분에 밑줄을 사용하는 것은 피해야 합니다. 왜냐하면 Python은 다양한 특수 메서드와 변수를 정의하기 위해 이러한 이름을 많이 사용하기 때문입니다. 또는 두 개의 밑줄을 사용하지만 밑줄로 끝나는 것은 특별히 처리해야 합니다.Example
>>> math=2
>>> math2
위의 문장은 적법하지만, 수학 데이터형에 바인딩된 객체 참조를 int 데이터형 객체에 다시 바인딩하므로 수학 데이터형의 속성이 정상적으로 사용되지 않습니다. .
>>> int=2 >>> int2위와 동일하지만 합법적이지만 권장되지 않습니다.
#合法 a123_=2 _a123=2 我=2 #中文 α=2 #希腊字母
#不合法的标识符名 a-b=2 #因为包含了减法操作符,'-'不是一个Unicode字母、数字、下划线,不能将2赋值给操作符 2miles=2 #不能数字开头 I'm=2 #单引号不是一个Unicode字母、数字或下划线밑줄에 대해 한 가지 더 말씀드리겠습니다: 단일 밑줄은 대화형 인터프리터나 Python 셸 내에서 실제로 마지막으로 평가된 표현식의 결과를 저장하는 식별자로 사용될 수 있습니다. 정상적으로 실행되는 프로그램에서 밑줄의 사용은 다른 일반 식별자와 마찬가지로 사용자가 미리 정의해야 하며 시스템이 소유하지 않습니다. 반복할 데이터 항목에 관심이 없다면 일부 프로그래머는 _in for...in..을 사용하는 것을 좋아합니다. 예:
#没有使用到迭代的数据项 for _ in (0,1,2,3,4,5): print("Hello")또한 국제 프로그램을 작성하는 일부 프로그래머는 일반적으로 다음을 사용합니다. _ 번역 기능의 이름입니다. 이러한 프로그래머들은 일반적으로 gettext("translate me")를 사용하지 않고 _("translate me")를 사용합니다. 변수가 비공개인 경우 _xxx를 사용하여 변수를 나타내는 것이 좋습니다. 클래스에서 "단일 밑줄"로 시작하는 멤버 변수를 보호 변수라고 합니다. 즉, 클래스 개체와 하위 클래스 개체 자체만 이러한 변수에 액세스할 수 있으며 클래스에서 제공하는 인터페이스를 통해서는 액세스할 수 없습니다. use "from xxx import * "그리고 import; "이중 밑줄"은 클래스의 전용 멤버로 시작합니다. 즉, 클래스 개체 자체만 이 데이터에 액세스할 수 있으며 하위 클래스 개체도 이 데이터에 액세스할 수 없습니다. (__foo__) 이중 밑줄로 시작하고 끝나는 것은 클래스의 생성자를 나타내는 __init__()와 같이 Python의 특수 메서드별 식별자를 나타냅니다.
위 내용은 파이썬 식별자의 명명 규칙은 무엇입니까의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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