为什么 ""example = list(...)"" 会导致 ""TypeError: 'list' object is not callable"?"
在REPL,尝试使用以下命令将列表分配给变量示例时,您可能会遇到错误“TypeError: 'list' object is not callable”” code:
example = list('easyhoss')
出现此问题的原因是,引用类的 Python 内置名称列表已通过创建同名变量而被隐藏。该变量指向列表类的实例。
为了说明这种阴影:
>>> example = list('easyhoss') # 'list' refers to the builtin class >>> list = list('abc') # Create a variable 'list' referencing an instance of 'list' >>> example = list('easyhoss') # 'list' now refers to the instance Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> TypeError: 'list' object is not callable</module></string>
由于 Python 在命名空间中按名称引用对象(包括函数和类),因此您可以重写任何任何范围内的名称。运行时在本地命名空间中搜索该名称,如果未找到,则继续到更高级别的命名空间。此过程一直持续到遇到名称或引发 NameError。
Builtins(例如 list)驻留在高阶命名空间 __builtins__ 中。如果变量列表是在模块的全局命名空间中声明的,解释器将不会在 __builtins__ 中搜索它。同样,如果在函数内创建变量 var,并在全局命名空间中定义另一个 var,则从函数引用 var 将始终引用局部变量。
例如:
>>> example = list("abc") # Works fine >>> >>> # Creating variable "list" in the global namespace of the module >>> list = list("abc") >>> >>> example = list("abc") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'list' object is not callable >>> # Python finds "list" in the global namespace, >>> # but it is not the desired "list". >>> >>> # Remove "list" from the global namespace >>> del list >>> # Since "list" is no longer in the global namespace, >>> # Python searches in a higher-level namespace. >>> example = list("abc") # Works now</module></stdin>
因此,Python 内置函数遵循与所有其他对象相同的规则。本例中所示的阴影可以通过使用突出显示名称阴影问题的 IDE 来避免。
此外,作为类的 list 是可调用的。调用类会触发实例构造和初始化。虽然实例也可以是可调用的,但列表实例却不是。类和实例是 Python 文档中解释的截然不同的概念。
以上是为什么 `example = list(...)` 会引发 `TypeError: 'list' object is not callable`?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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