理解 Python 中的类型错误
当代码中一个或多个值的类型对于正在执行的操作不正确时,Python 中就会出现类型错误。
解释错误消息
TypeError 的错误消息可以分类为如下所示:
参数不匹配
-
参数数量不正确:
- 例如,“TypeError: func()接受 0 个位置参数,但 1 个是给定"
运算符不匹配
-
运算符的无效参数:
- 例如,“TypeError:不支持的操作数类型for : 'int' 和 'str'"
自定义错误消息
-
无效参数函数/类:
- 例如,“TypeError: func() 获得参数 'arg' 的多个值”
原因和调试
参数不匹配错误
当用于调用函数或创建对象的参数数量或类型与预期参数不匹配时,就会发生错误。确保您理解函数或类签名并提供正确的参数。
运算符不匹配错误
当运算符两侧的操作数(值)不兼容时会触发这些错误。例如,尝试添加字符串和整数将导致类型错误。检查运算符并确保操作数的类型正确。
自定义错误消息
函数和类可能会引发带有特定消息的自己的自定义 TypeError。这些通常表明传递给函数的参数的格式或内容存在问题。请参阅文档或错误消息以获取更多信息。
其他类型错误
- Iterable/Callable/Subscriptable 错误: 指示对象正在使用一种不适合其类型的方式(例如,尝试迭代整数)。
- 类型对象错误:类型对象本身使用不正确的例外情况。
以上是如何排查和理解 Python 的 TypeError 异常?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

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

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

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