


Petikan Tunggal lwn. Petikan Berganda dalam Python
Dalam Python, petikan tunggal dan berganda boleh digunakan untuk mewakili rentetan. Walaupun dokumentasi mencadangkan ia boleh ditukar ganti, anda patut mempertimbangkan sebab gaya untuk memilih satu daripada yang lain.
Satu amalan biasa ialah menggunakan petikan berganda di sekeliling rentetan yang bertujuan untuk interpolasi atau mewakili mesej bahasa semula jadi. Sebaliknya, petikan tunggal lebih sesuai untuk rentetan pendek seperti simbol.
Petikan Berganda untuk Interpolasi dan Bahasa Semulajadi
-
Interpolasi : Petikan berganda membenarkan interpolasi pembolehubah menggunakan operator %. Contohnya:
name = "John Doe" message = f"Hello, {name}!" # Double quotes allow interpolation
-
Bahasa semula jadi: Petikan berganda adalah lebih semula jadi untuk mewakili rentetan teks dalam bahasa Inggeris atau bahasa lain. Contohnya:
greeting = "Hello, world!" # Double quotes for natural language
Petikan Tunggal untuk Rentetan Seperti Simbol
-
Simbol : Petikan tunggal berguna untuk mewakili rentetan pendek seperti simbol yang mungkin tidak memerlukan interpolasi. Contohnya termasuk:
single_character = 'x' # Single quotes for symbols expression = 'x + 2' # Single quotes for simple expressions
Pengecualian dan Kes Khas
Sudah tentu, terdapat pengecualian kepada garis panduan gaya ini:
- Gunakan petikan tunggal jika rentetan mengandungi petikan berganda dan sebaliknya sebaliknya.
- Gunakan petikan ganda tiga (`) untuk docstrings.
- Gunakan literal rentetan mentah (r) untuk ungkapan biasa.
Akhirnya, pilihan antara tunggal dan petikan berganda adalah soal keutamaan peribadi. Dengan mengikuti garis panduan ini, anda boleh meningkatkan kebolehbacaan dan ketekalan kod Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Petikan Tunggal atau Berganda dalam Python: Bila Menggunakan Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.