


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!

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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.

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

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.
