在Python中,一切都是对象,包括常量数据类型,如整数数据类型(1,2,3...),字符串数据类型("ABC")。想要使用这些对象,就要使用它的对象引用。赋值操作符,实际上是使得对象引用对内存中存放数据的对象进行引用。
那什么是标识符?
标识符是对对象引用起的一个名字。
有效的Python标识符规则:
1.长度任意长;
2.标识符不能与关键字同名;
3.在2.x版本的Python中,标识符以ASCII的字母或下划线开始,后面可以接字母、数字、下划线;在3.x的Python中,标识符ASCII字母、下划线以及大多数非英文语言的字母,只要是Unicode编码的字母都可以充当引导字符,后续字符可以是任意引导符,或任意非空格字符,包括Unicode编码中认为是数字的任意字符。(因此可以使用阿拉伯语、中文、日语或俄语字符或Unicode字符集支持的任意其他语言中的字符进行命名)
约定:
1.不要使用Python预定义的标识符名,因此要避免使用NotImplemented与Eliiipsis等名字,这些在未来有可能被Python的新版本使用到;
2.不要使用Python内置函数名或内置数据类型或异常名作为标识符名;
3.关于下划线的约定,名字的开头和结尾都使用下划线的情况应该避免,因为Python中大量采用这种名字定义了各种特殊方法和变量;在有些情况,以一个或两个下划线引导的名称,但是没有使用两个下划线结尾的应该特殊对待。
举例
>>> math=2 >>> math2
上面的语句是合法的,但是它将与math数据类型绑定的对象引用重新与int数据类型对象绑定,那么将不能正常使用math数据类型的属性了。
>>> int=2 >>> int2
和上面的一样,是合法的但是不提倡。
#合法 a123_=2 _a123=2 我=2 #中文 α=2 #希腊字母
#不合法的标识符名 a-b=2 #因为包含了减法操作符,'-'不是一个Unicode字母、数字、下划线,不能将2赋值给操作符 2miles=2 #不能数字开头 I'm=2 #单引号不是一个Unicode字母、数字或下划线
关于下划线还有一点想说的:
单一的下划线可以作为一个标识符,在交互解释器或Python Shell内部,下划线实际上存放了最后一个被评估的表达式的结果。在通常运行的程序中,使用下划线和其他普通标识符一样,需要自己预先定义,非系统占有。
在不关心迭代针对的数据项是,有些程序员喜欢在for...in..中使用_,如:
#没有使用到迭代的数据项 for _ in (0,1,2,3,4,5): print("Hello")
另外要注意一点,一些编写国际化程序的程序员一般会使用_作为其翻译函数的名称。这些程序员一般不使用gettext("translate me"),而是使用_("translate me")。
当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯。
在类中,“单下划线” 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量,需通过类提供的接口进行访问,不能用“from xxx import *”而导入;“双下划线” 开始的是类的私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据。以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如 __init__()代表类的构造函数。
以上是python标识符的命名规则是什么的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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