Python 명명 규칙은 다음과 같습니다.
파일 이름은 모두 소문자이며 밑줄을 사용할 수 있습니다
# 🎜🎜#Package 이름은 짧고 소문자여야 합니다. 가독성을 높이려면 밑줄을 추가할 수 있습니다. mypackage와 같은. 모듈과 패키지의 사양은 동일합니다. mymodule과 같은 것입니다. 클래스는 항상 단어 문자열을 대문자로 표시합니다. MyClass와 같은. 내부 클래스는 추가 선행 밑줄을 사용할 수 있습니다. Function & Method 함수 이름은 소문자로 작성해야 하며, 밑줄 친 스타일 단어를 사용하면 가독성을 높일 수 있습니다. 예: myfunction, my_example_function. 참고: 이전 버전과의 호환성을 유지하기 위해 대소문자 혼합은 이 스타일이 이미 지배적인 경우에만 허용됩니다.함수 및 메소드의 매개변수
항상 "self"를 인스턴스 메소드의 첫 번째 매개변수로 사용하세요. 항상 클래스 메소드의 첫 번째 매개변수로 "cls"를 사용하십시오. 함수 매개변수 이름이 예약된 키워드와 충돌하는 경우 일반적으로 약어나 이상한 철자를 사용하는 것보다 접미사 밑줄을 사용하는 것이 더 좋습니다.전역 변수
from M import * import 문에서 가져온 모듈에서 전역 변수를 방지하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 이전 사양에서는 전역 변수에 선행 밑줄을 추가합니다. 참고: 전역 변수 사용을 피하세요.Variables
변수 이름은 모두 소문자이며 각 단어를 밑줄로 연결합니다. . 예를 들어, color = whitePython은 동적으로 유형이 지정되는 언어이므로 변수 이름은 유형 정보를 전달해서는 안 됩니다. iValue, names_list, dict_obj 등은 모두 잘못된 이름입니다.Constant
상수 이름의 모든 문자는 대문자로 표시되며 각 단어는 밑줄로 연결됩니다(예: MAX_OVERFLOW, TOTAL).Exception
접미사로 "오류"가 있습니다.특정 명명 방법
주로 __xxx__ 형식의 시스템 예약어 명명 방법을 나타냅니다. 이러한 종류의 이름 지정은 프로젝트에서도 사용할 수 있습니다. 그 의미는 이 형식의 변수는 읽기 전용이며 이 형식의 클래스 멤버 함수는 최대한 오버로드되어서는 안 된다는 것입니다.class Base(object): def __init__(self, id, parent = None): self.__id__ = id self.__parent__ = parent def __message__(self, msgid):where __id__, __parent__ 및 __message__와 같이 모두 시스템 예약어 명명법을 사용합니다.
위 내용은 파이썬 언어의 법적 이름은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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