Python에서는 공백이 중요합니다. 실제로 줄 시작 부분의 공백이 중요합니다. 들여쓰기라고 합니다. 논리 줄 시작 부분의 공백(공백 및 탭)은 논리 줄의 들여쓰기 수준과 그에 따른 명령문 그룹을 결정하는 데 사용됩니다. 이는 동일한 수준의 명령문이 동일한 들여쓰기를 가져야 함을 의미합니다. 이러한 문의 각 그룹을 블록이라고 합니다. 따라서 들여쓰기는 필수입니다
들여쓰기 방법
탭과 공백을 혼합하여 들여쓰기하지 마세요. 다른 플랫폼에서는 제대로 작동하지 않습니다. 각 들여쓰기 수준에서 단일 탭이나 2~4개의 공백을 사용하는 것이 좋습니다.
세 가지 들여쓰기 스타일 중 하나를 선택하세요. 더 중요한 것은 스타일을 선택하고 일관되게 사용하는 것입니다. 즉, 해당 스타일만 사용하는 것입니다.
Python의 들여쓰기는 장점이겠죠 처음에는 별로 익숙하지 않을 수도 있지만 천천히 익숙해지실 겁니다!
다른 사람의 Python 코드를 보면 들여쓰기의 장점을 깊이 느낄 수 있을 것입니다.
또한 Python의 들여쓰기는 많은 양의 코드가 뭉쳐지는 것을 어느 정도 방지할 수 있어 좋은 코딩 스타일의 형성을 객관적으로 촉진합니다.
Py의 철학은 Perl/Ruby와 다릅니다. 많은 기능을 제공하지는 않으며, 이것 저것 사용하지 않는 것이 낫다고 경고하므로 주의해야 합니다. 그것은 그것이 당신에게 제공하는 것은 무엇이든 당신의 용도를 위한 것이고 그것이 문법적 사양을 준수하는 한 당신은 그것을 원하는 대로 사용할 수 있다고 믿습니다. 나쁜 코드를 작성할 수 있다면 디자인에 문제가 있는 것입니다. 이것은 책임있는 태도입니다.
{}을 사용하면 프로그래머가 Py의 철학과 일치하지 않는 잘못된 코드를 작성할 수 있습니다. 따라서 Py는 프로그램 블록을 나타내기 위해 {} 대신 들여쓰기를 사용하도록 설계되었습니다.
이에는 아무런 문제가 없습니다. 대부분의 경우 들여쓰기가 {}보다 더 명확합니다.
예:
기억해야 할 한 가지는 잘못된 들여쓰기로 인해 오류가 발생한다는 것입니다
i = 5 print 'Value is', i # Error! Notice a single space at the start of the line print 'I repeat, the value is', i
이 프로그램을 실행하면 다음 오류가 발생합니다.
File "whitespace.py", line 4 print 'Value is', i # Error! Notice a single space at the start of the line ^ SyntaxError: invalid syntax
위 내용은 파이썬에서는 들여쓰기가 필수인가요?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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