


1. Menyalahgunakan Inden
Kesilapan:
Python tegas tentang lekukan, dan pada awalnya, saya secara tidak sengaja mencampurkan tab dan ruang dalam kod saya.
Pembetulan:
Saya mengkonfigurasi editor kod saya untuk menggunakan ruang dan bukannya tab (4 ruang setiap tahap lekukan). Saya juga mendayakan pilihan "tunjuk ruang putih" untuk menangkap ralat pemformatan yang tidak disengajakan lebih awal.
Pelajaran: Sentiasa konsisten dengan gaya lekukan anda.
2. Mengelirukan Jenis Data Boleh Berubah dan Tidak Berubah
Kesilapan:
Saya cuba mengubah suai tuple, hanya untuk mendapatkan TypeError. Kemudian, saya secara tidak sengaja mengubah suai senarai yang saya tidak sengaja, menyebabkan tingkah laku yang tidak dijangka dalam kod saya.
Pembetulan:
Saya mempelajari perbezaan antara jenis data boleh ubah (cth., senarai, kamus) dan tidak boleh ubah (cth., tupel, rentetan). Apabila saya perlu memastikan data tidak berubah, saya mula menggunakan tupel atau set beku.
Pelajaran: Fahami perbezaan antara jenis boleh ubah dan tidak boleh ubah untuk mengelakkan akibat yang tidak diingini.
3. Terlupa untuk Memulakan Pembolehubah
Kesilapan:
Saya cuba menggunakan pembolehubah sebelum memberikannya nilai, yang menyebabkan NameError.
Pembetulan:
Untuk mengelakkan ini, saya mengamalkan tabiat memulakan pembolehubah dengan nilai lalai apabila mengisytiharkannya. Contohnya:
Sebaliknya:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
Lakukan ini:
total = 0 print(total)
Pelajaran yang Diperoleh: Sentiasa mulakan pembolehubah sebelum menggunakannya.
4. Mengganti Nama Fungsi Terbina Dalam
Kesilapan:
Saya menamakan senarai pembolehubah dalam salah satu skrip saya, yang menimpa fungsi senarai terbina dalam Python. Ini menyebabkan masalah apabila saya kemudiannya cuba menggunakan list() untuk membuat senarai baharu.
Pembetulan:
Saya menjadi lebih prihatin terhadap nama pembolehubah dan mengelak daripada menggunakan nama yang bertembung dengan fungsi terbina dalam Python. Alat seperti linter juga membantu saya menangkap kesilapan ini sebelum menjalankan kod.
Pelajaran yang Diperoleh: Elakkan menggunakan perkataan simpanan Python dan nama fungsi terbina dalam sebagai nama pembolehubah.
5. Tidak Menggunakan Pemahaman Senarai
Kesilapan:
Saya menggunakan gelung yang panjang dan bersarang untuk membuat senarai baharu, yang menjadikan kod saya lebih sukar dibaca dan kurang cekap.
Pembetulan:
Saya belajar tentang pemahaman senarai dan mula menggunakannya untuk kod ringkas dan boleh dibaca. Contohnya:
Sebaliknya:
squared_numbers = [] for num in range(10): squared_numbers.append(num ** 2)
Lakukan ini:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
Pelajaran yang Diperoleh: Terima binaan Pythonic seperti pemahaman senarai untuk kod yang lebih bersih dan pantas.
6. Tidak Menggunakan F-Strings untuk Pemformatan Rentetan
Kesilapan:
Saya menggunakan kaedah pemformatan rentetan lama seperti % atau .format(), yang kurang boleh dibaca dan kadangkala terdedah kepada ralat.
Pembetulan:
Saya bertukar kepada f-strings untuk pemformatan yang lebih bersih dan lebih intuitif. Contohnya:
Sebaliknya:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
Lakukan ini:
total = 0 print(total)
Pelajaran yang Dipetik: F-strings (diperkenalkan dalam Python 3.6) ialah penukar permainan untuk pemformatan rentetan yang boleh dibaca dan cekap.
Fikiran Akhir
Kesilapan adalah bahagian penting dalam pembelajaran, terutamanya apabila ia berkaitan dengan pengaturcaraan. Walaupun kesilapan awal ini mengecewakan, ia membantu saya berkembang sebagai pembangun Python. Jika anda baru bermula, ingatlah untuk menerima kesilapan anda—ia adalah batu loncatan kepada kejayaan.
Apakah kesilapan pemula yang telah anda lakukan semasa mengekod? Kongsi pengalaman anda dalam komen di bawah!
Atas ialah kandungan terperinci eginner Kesilapan dalam Python dan Cara Membaikinya. 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

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

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

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

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

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

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

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.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
