


Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang terkenal dengan kesederhanaan dan kebolehbacaannya. Memahami cara pembolehubah berfungsi adalah asas untuk menulis kod Python yang cekap. Dalam artikel ini, kami akan merangkumi Peraturan penamaan pembolehubah Python dan inferens taip, memastikan anda boleh menulis kod yang bersih dan bebas ralat.
Peraturan Penamaan Pembolehubah Python
Apabila menamakan pembolehubah dalam Python, peraturan tertentu mesti dipatuhi untuk memastikan kod anda berjalan lancar:
Sensitif Huruf: Python membezakan antara huruf besar dan huruf kecil. Contohnya, umur dan Umur dianggap sebagai dua pembolehubah berbeza.
-
Bermula dengan Huruf atau Garis Bawah: Nama pembolehubah mesti bermula dengan huruf (a-z, A-Z) atau garis bawah (_). Ia tidak boleh bermula dengan nombor.
- Betul: _my_var, name1
- Salah: 1nama, -umur
-
Alfanumerik dan Garis Bawah: Selepas aksara pertama, nama pembolehubah boleh termasuk huruf, nombor dan garis bawah.
- Betul: my_var2, first_name
- Salah: my-var, nama pertama
-
Tiada Ruang Dibenarkan: Ruang tidak dibenarkan dalam nama berubah. Gunakan garis bawah untuk memisahkan perkataan.
- Betul: jumlah_jumlah
- Salah: jumlah keseluruhan
Elakkan Kata Kunci Terpelihara: Python telah menyimpan kata kunci seperti class, def, if, dsb., yang tidak boleh digunakan sebagai nama pembolehubah.
-
Konvensyen Penamaan: Walaupun Python tidak menguatkuasakan gaya penamaan, amalan yang baik untuk mengikuti konvensyen:
- Gunakan huruf kecil untuk pembolehubah biasa (jumlah_jumlah).
- Gunakan huruf besar untuk pemalar (PI, MAX_SIZE).
- Gunakan nama deskriptif yang mencerminkan tujuan pembolehubah (bilangan_pengguna, bukan x).
Inferens Jenis Python
Python ialah bahasa yang ditaip secara dinamik, yang bermaksud jenis pembolehubah ditentukan secara automatik pada masa jalan berdasarkan nilai yang anda tetapkan kepada mereka. Ini dikenali sebagai jenis inferens. Anda tidak perlu mengisytiharkan jenis pembolehubah secara eksplisit, yang memudahkan kod.
x = 10 # Python infers x as an integer y = "Hello" # y is inferred as a string z = 3.14 # z is inferred as a float
Anda juga boleh menukar jenis pembolehubah dengan memberikan nilai baharu jenis berbeza:
x = 10 # Initially an integer x = "Python" # Now a string
Walaupun penaipan dinamik memberikan fleksibiliti, ia juga memerlukan berhati-hati untuk mengelakkan pepijat berkaitan jenis dalam kod anda.
Kesimpulan
Memahami peraturan penamaan pembolehubah Python dan inferens jenis akan membantu anda menulis kod yang lebih baik dan lebih boleh diselenggara. Dengan mengikuti amalan terbaik dan menggunakan nama pembolehubah yang bermakna, kod anda akan lebih mudah difahami dan nyahpepijat.
Atas ialah kandungan terperinci Pembolehubah Python: Peraturan Penamaan dan Jenis Inferens Diterangkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).