


Memahami "TypeError: 'list' object is not callable" Ralat
Dalam konteks percubaan anda untuk membuat contoh senarai menggunakan contoh tugasan = senarai('easyhoss'), anda mungkin menghadapi ralat misteri "TypeError: 'senarai' objek tidak boleh dipanggil." Isu yang membingungkan ini berpunca daripada penggantian kelas senarai terbina dalam yang tidak dijangka dengan contoh daripadanya.
Meneroka Sambungan Kelas-Instance
Dengan mengisytiharkan contoh pembolehubah dan memberikannya hasil senarai('easyhoss'), anda berhasrat untuk mencipta senarai yang mengandungi aksara 'e', 'a', 's', 'y', 'h', 'o', 's' dan 's'. Walau bagaimanapun, ralat timbul kerana senarai telah ditetapkan semula kepada contoh sendiri apabila anda menggunakan list = list('abc') lebih awal dalam kod anda.
Navigasi Skop dan Ruang Nama
Python menggunakan ruang nama untuk mengurus nama objek, yang termasuk kelas dan fungsi. Apabila anda cuba mengakses pembolehubah, jurubahasa mencari ruang nama setempat dan secara beransur-ansur naik hierarki sehingga sama ada pembolehubah itu berada atau NameError ditemui. Fungsi dan kelas terbina dalam berada dalam ruang nama peringkat tinggi __builtins__.
Akibat Pembayang Ruang Nama
Dengan mentakrifkan senarai nama pembolehubah dalam ruang nama modul anda, anda mempunyai pada dasarnya membayangi kelas senarai terbina dalam. Akibatnya, apabila anda cuba menggunakan senarai('easyhoss') selepas mentakrifkan semula senarai, penterjemah mentafsirkannya sebagai menggunakan contoh dan bukannya kelas yang dimaksudkan. Ini adalah kerana pembolehubah senarai yang ditakrifkan secara setempat diutamakan.
Mengelakkan Bayangan Ruang Nama
Untuk mengelakkan konflik ruang nama sedemikian, adalah dinasihatkan untuk mengelak daripada menggunakan nama pembolehubah yang bertembung dengan binaan -dalam pengecam. Fungsi dan kelas terbina dalam CPython disenaraikan dalam dokumentasi untuk modul __builtin__. Sebagai alternatif, anda boleh memanfaatkan kuasa persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) seperti PyCharm atau Atom dengan pemalam Python, yang sering menyerlahkan pembayang ruang nama untuk membantu mengelakkan ralat.
Memahami Boleh Panggil dan Kejadian
Senarai terbina dalam ialah kelas yang boleh dipanggil untuk membuat contoh senarai baharu. Sebaliknya, kejadian itu sendiri mungkin tidak boleh dipanggil. Oleh itu, percubaan untuk menggunakan senarai('easyhoss') pada senarai tika (iaitu apa yang berlaku selepas anda mentakrifkan semula senarai) mencetuskan ralat ini, kerana tika kelas tidak boleh dipanggil.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Python Melemparkan Ralat 'TypeError: 'senarai' tidak boleh dipanggil'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

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

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

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


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

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
